# -*- coding: utf-8 -*-
#
import numpy
from .helpers import _s3, _s21, _s111


# TODO modernize
# TODO mpmath
class XiaoGimbutas(object):
    '''
    Hong Xiao, Zydrunas Gimbutas,
    A numerical algorithm for the construction of efficient quadrature rules in
    two and higher dimensions,
    Computers & Mathematics with Applications,
    Volume 59, Issue 2, January 2010, Pages 663–676,
    <https://doi.org/10.1016/j.camwa.2009.10.027>.

    Abstract:
    We present a numerical algorithm for the construction of efficient,
    high-order quadratures in two and higher dimensions. Quadrature rules
    constructed via this algorithm possess positive weights and interior nodes,
    resembling the Gaussian quadratures in one dimension. In addition, rules
    can be generated with varying degrees of symmetry, adaptable to individual
    domains. We illustrate the performance of our method with numerical
    examples, and report quadrature rules for polynomials on triangles,
    squares, and cubes, up to degree 50. These formulae are near optimal in the
    number of nodes used, and many of them appear to be new.

    Data adapted from
    <https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/f_src/triangle_symq_rule/triangle_symq_rule.f90>.
    '''
    def __init__(self, index, symbolic=False):
        self.name = 'XG(%d)' % index
        if index == 1:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s3(symbolic),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(1, 1.0),
                ])
        elif index == 2:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.16666666666666666666666666666667),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.33333333333333333333333333333333),
                ])
        elif index == 3:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.44594849091596488631832925388305),
                _s21(0.091576213509770743459571463402202),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.22338158967801146569500700843312),
                numpy.full(3, 0.10995174365532186763832632490021),
                ])
        elif index == 4:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.44594849091596488631832925388305),
                _s21(0.091576213509770743459571463402202),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.22338158967801146569500700843312),
                numpy.full(3, 0.10995174365532186763832632490021),
                ])
        elif index == 5:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.10128650732345633880098736191512),
                _s21(0.47014206410511508977044120951345),
                _s3(symbolic),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.12593918054482715259568394550018),
                numpy.full(3, 0.13239415278850618073764938783315),
                numpy.full(1, 0.225),
                ])
        elif index == 6:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.21942998254978296000012662922294),
                _s21(0.4801379641122150440289415322955),
                _s111(
                    0.14161901592396815841177387638623,
                    0.019371724361240788379858517913303
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.17133312415298103012021658880582),
                numpy.full(3, 0.08073108959303097830959370021371),
                numpy.full(6, 0.040634559793660662451761522156903),
                ])
        elif index == 7:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.47319565368925105124001630452474),
                _s21(0.057797640054506434529631658383363),
                _s111(
                    0.25933901186578568205854125686548,
                    0.046971206130085487780904240865465
                    ),
                _s21(0.24166360639724739069040686292902),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.053180833296760454560427647904751),
                numpy.full(3, 0.040918170394056866787122268013906),
                numpy.full(6, 0.055754540540691087840162442176342),
                numpy.full(3, 0.127725248561133836305458533062),
                ])
        elif index == 8:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.17056930775176020662229350149146),
                _s21(0.45929258829272315602881551449417),
                _s3(symbolic),
                _s21(0.050547228317030975458423550596599),
                _s111(
                    0.26311282963463811342178578628464,
                    0.0083947774099576053372138345392966
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.10321737053471825028179155029213),
                numpy.full(3, 0.095091634267284624793896104388585),
                numpy.full(1, 0.14431560767778716825109111048907),
                numpy.full(3, 0.032458497623198080310925928341781),
                numpy.full(6, 0.02723031417443499426484469007391),
                ])
        elif index == 9:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.48968251919873762778370692483619),
                _s3(symbolic),
                _s21(0.18820353561903273024096128046734),
                _s111(
                    0.22196298916076569567510252769319,
                    0.036838412054736283634817598783386
                    ),
                _s21(0.43708959149293663726993036443535),
                _s21(0.044729513394452709865106589966278),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.03133470022713907053685483128721),
                numpy.full(1, 0.097135796282798833819241982507292),
                numpy.full(3, 0.079647738927210253032891774264047),
                numpy.full(6, 0.04328353937728937728937728937729),
                numpy.full(3, 0.077827541004774279316739356299405),
                numpy.full(3, 0.025577675658698031261678798559),
                ])
        elif index == 10:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.49517345980117049293764079093536),
                _s21(0.019139415242841232124217710336254),
                _s111(
                    0.13373475510086914136425983641841,
                    0.034723620482327441447814775265889
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.32669313628133689449055887255581,
                    0.037582727341191656547456899984084
                    ),
                _s21(0.184485012685246491320535450702),
                _s21(0.4282348209437188701355815327906),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0097925904984183028163296675923584),
                numpy.full(3, 0.0063853592301186533643020285096736),
                numpy.full(6, 0.028962281463256338983864796880846),
                numpy.full(1, 0.083614874373973922670067589784662),
                numpy.full(6, 0.038739049086018899324602317319021),
                numpy.full(3, 0.078633769746377276933363606180449),
                numpy.full(3, 0.075247327968543982712381272722906),
                ])
        elif index == 11:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.03084689563558803473172144500853),
                _s21(0.49878016517846077698471569037401),
                _s111(
                    0.159303619837693496248052920664,
                    0.014366662569555593251324747847985
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s21(0.11320782728669394677971888159308),
                _s21(0.43665501639317610910521443993827),
                _s21(0.21448345861926932473774314809805),
                _s111(
                    0.31063121631346312612263084490447,
                    0.047664066972150744009649231386716
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.012249296950707962508685782317507),
                numpy.full(3, 0.012465491873881379968438177032217),
                numpy.full(6, 0.014557623337809246861550792470953),
                numpy.full(1, 0.081445134709351286204184323120947),
                numpy.full(3, 0.040129242381308313537086313491967),
                numpy.full(3, 0.063094872159898675064938725063184),
                numpy.full(3, 0.067845107743695139643324822340212),
                numpy.full(6, 0.040642848655886470076514910219681),
                ])
        elif index == 12:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.27146250701492608487799594802255),
                _s21(0.10925782765935429058374731200431),
                _s21(0.44011164865859311101345370307291),
                _s111(
                    0.25545422863851734653135572748307,
                    0.1162960196779265866307481341497
                    ),
                _s111(
                    0.12727971723358936878784187474738,
                    0.021382490256170589594154514820557
                    ),
                _s111(
                    0.29165567973834096053391381193394,
                    0.023034156355267139481641501928932
                    ),
                _s21(0.48820375094554155177800812386881),
                _s21(0.024646363436335594766731197214324),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.06254121319590276046932378144552),
                numpy.full(3, 0.028486052068877544999694473907515),
                numpy.full(3, 0.049918334928060942119051722060995),
                numpy.full(6, 0.04322736365941421054913327091686),
                numpy.full(6, 0.015083677576511438585850590462767),
                numpy.full(6, 0.021783585038607557932631436339292),
                numpy.full(3, 0.024266838081452033150717972575608),
                numpy.full(3, 0.0079316425099736384593147879058598),
                ])
        elif index == 13:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.49613589474104609045695539592253),
                _s21(0.46960868965349191238533212311234),
                _s21(0.23111028494908224276146574912332),
                _s111(
                    0.29207868857663640526462753629005,
                    0.018988004383759018504130968446279
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.26674525331035119231416830685932,
                    0.097736031066016514304542996851621
                    ),
                _s21(0.41447757027905457442041850715054),
                _s21(0.11355991257213317272595867060872),
                _s111(
                    0.12679977578383735601052059313016,
                    0.021966344206529192279566209528841
                    ),
                _s21(0.024895931491216385389981473879154),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.009941476361072588041789045547843),
                numpy.full(3, 0.032781241603722970240012998128976),
                numpy.full(3, 0.046062409592778250776496057583897),
                numpy.full(6, 0.01812549864620088072889653109465),
                numpy.full(1, 0.051622646664290813070987066955006),
                numpy.full(6, 0.037211960457261537984544519052895),
                numpy.full(3, 0.046947095542155186331202975178876),
                numpy.full(3, 0.03090309797575979114247508630053),
                numpy.full(6, 0.015393072683782175152765652752479),
                numpy.full(3, 0.0080293997952584213786147424748364),
                ])
        elif index == 14:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.41764471934045392250944082218564),
                _s111(
                    0.29837288213625775297083151805961,
                    0.014646950055654409670541327920073
                    ),
                _s21(0.061799883090872601267478828436936),
                _s111(
                    0.33686145979634500174405519708893,
                    0.09291624935697182475824858954872
                    ),
                _s21(0.2734775283088386597549442832627),
                _s21(0.17720553241254343695661069046506),
                _s21(0.01939096124870104817825009505454),
                _s21(0.48896391036217863867737602045239),
                _s111(
                    0.17226668782135557837528960161366,
                    0.057124757403647939035677124218913
                    ),
                _s111(
                    0.1189744976969568453981819619299,
                    0.0012683309328720250872464010954932
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.032788353544125350641310978738626),
                numpy.full(6, 0.014436308113533840496088691999016),
                numpy.full(3, 0.014433699669776667601709921480653),
                numpy.full(6, 0.038571510787060683228489027810411),
                numpy.full(3, 0.051774104507291586314784910166398),
                numpy.full(3, 0.042162588736993017538230437324186),
                numpy.full(3, 0.0049234036024000816818260235090422),
                numpy.full(3, 0.021883581369428890640844945963326),
                numpy.full(6, 0.024665753212563673962875245183637),
                numpy.full(6, 0.0050102288385006717698600930824892),
                ])
        elif index == 15:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.12997822993307786699561917269956),
                _s3(symbolic),
                _s21(0.4600769492970597257053156775539),
                _s111(
                    0.18232178340719133268537229161241,
                    0.084594221482191775263412202029957
                    ),
                _s111(
                    0.15020038406523876215738569668549,
                    0.016027089786345402681672035469101
                    ),
                _s111(
                    0.3231113151637126779928254051729,
                    0.097650442430242313818837437676215
                    ),
                _s21(0.49168581663029724013927558778923),
                _s21(0.22153234079514198906474838336725),
                _s21(0.39693373740906058790144135569373),
                _s111(
                    0.30794768148367287186227817077653,
                    0.018454251904633121970689825962834
                    ),
                _s21(0.056341917696100096257056132266807),
                _s111(
                    0.038035229301109283846095501988108,
                    0.0011135352740136955272965228742432
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0073975040670460990270507910097438),
                numpy.full(1, 0.029730419748071321921339990936424),
                numpy.full(3, 0.021594087936438450651427293397615),
                numpy.full(6, 0.024230008783125606042212940063436),
                numpy.full(6, 0.011228504298878057474685258866626),
                numpy.full(6, 0.031075220470510947420754385438807),
                numpy.full(3, 0.015832276350021797046061171800196),
                numpy.full(3, 0.046287286105198075256693754502225),
                numpy.full(3, 0.046336041391207233100957981029885),
                numpy.full(6, 0.016436762092827891766792893356416),
                numpy.full(3, 0.015084474247597067156477285721111),
                numpy.full(6, 0.0024752660145579158559970517215904),
                ])
        elif index == 16:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.41376948582708518207145189607931,
                    0.0096649544036601953182082922101098
                    ),
                _s111(
                    0.30417944822947972367002083274056,
                    0.030305943355186323776981456256415
                    ),
                _s21(0.066674472240238279376313692073284),
                _s111(
                    0.089609089022705868291418742903643,
                    0.010812972776103686948420403353724
                    ),
                _s111(
                    0.296615372400382997741575070111,
                    0.10665316053614843395449857111644
                    ),
                _s21(0.24132168070137835085171818387765),
                _s21(0.41279809595522368530012767799294),
                _s111(
                    0.16976335515028977415819553167341,
                    0.051354315344013092580421269283027
                    ),
                _s21(0.15006373658703512444564473227114),
                _s111(
                    0.21404877992584728424070996916893,
                    0.0036969427073555421358471671923928
                    ),
                _s21(0.46954803099668497462765090400142),
                _s3(symbolic),
                _s21(0.017041629405718390626196889609321),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.0081822105532221371452165419336272),
                numpy.full(6, 0.013983607124653564572845464305998),
                numpy.full(3, 0.012425425595561008336910473694903),
                numpy.full(6, 0.0057518699704971587666798025660687),
                numpy.full(6, 0.031646061681983245867023842159643),
                numpy.full(3, 0.041184041069792549230560837167821),
                numpy.full(3, 0.040985219786815363638137069316155),
                numpy.full(6, 0.017653081047103284436546741351738),
                numpy.full(3, 0.028783496702748910891928652496484),
                numpy.full(6, 0.0046146906397291343640099082519866),
                numpy.full(3, 0.027093669467710448397907318813214),
                numpy.full(1, 0.046227910314191341490827042152998),
                numpy.full(3, 0.0037891352382642220363020333223085),
                ])
        elif index == 17:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.417103444361599201605122916372),
                _s111(
                    0.072505470799002426274525642459242,
                    0.011575175903180615348042118401617
                    ),
                _s21(0.18035811626637062018584307222938),
                _s111(
                    0.41547545929522905484233417495494,
                    0.013229672760086893307016713349105
                    ),
                _s111(
                    0.27179187005535484351747174019367,
                    0.013135870834002694966603639429968
                    ),
                _s111(
                    0.29921894247697032086774068478606,
                    0.1575054779268699050276109155237
                    ),
                _s21(0.28570650243658662800183787874469),
                _s111(
                    0.30628159174618654153530949385487,
                    0.067349377867361196395968203347312
                    ),
                _s111(
                    0.16872251349525945693224173036633,
                    0.078042340568282424171330870519312
                    ),
                _s21(0.066654063479596929756766748398501),
                _s111(
                    0.15919228747279267872330207968591,
                    0.016017642362119296842407312133267
                    ),
                _s21(0.014755491660753953403154179300809),
                _s21(0.46559787161889030189589159084694),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.027310926528102107523778847554031),
                numpy.full(6, 0.0045843484017358668429496073707797),
                numpy.full(3, 0.026312630588017984956034415173581),
                numpy.full(6, 0.010398439955839536463628565378088),
                numpy.full(6, 0.0086922145010011915687739254404959),
                numpy.full(6, 0.026171625935336987257122893805802),
                numpy.full(3, 0.037716237152795280016428805967956),
                numpy.full(6, 0.022487772546691066442322155780169),
                numpy.full(6, 0.020557898320454517496005829581422),
                numpy.full(3, 0.012459000802305442095250042865414),
                numpy.full(6, 0.0079783002059295933242826221450654),
                numpy.full(3, 0.0027738875776376421546124925923297),
                numpy.full(3, 0.025019450950497357797057530176382),
                ])
        elif index == 18:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.38504403441316367334400254247437,
                    0.090427040354340612427383113261328
                    ),
                _s21(0.47491821132404573588789755091754),
                _s21(0.15163850697260486492387353795772),
                _s111(
                    0.047276141832651782522284038985054,
                    0.012498932483495440128048193579532
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.30206195771287080772484323648551,
                    0.054011735339024234680444362470851
                    ),
                _s111(
                    0.25650615977424154068897765977749,
                    0.010505018819241935598686033442105
                    ),
                _s21(0.41106710187591949855469549486746),
                _s111(
                    0.17847912556588763355267204638677,
                    0.066122458028403387700539471853985
                    ),
                _s21(0.26561460990537421478430796115175),
                _s21(0.0037589443410683458570246273328608),
                _s111(
                    0.26857330639601384733212028806857,
                    0.1490669101257738392001911394479
                    ),
                _s111(
                    0.41106566867461836291309677848251,
                    0.011691824674667085270423426497857
                    ),
                _s111(
                    0.13277883027138932992144407050471,
                    0.014331524778941953568448671295635
                    ),
                _s21(0.072438705567332870474262063744802),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.015328258194553140867046286819207),
                numpy.full(3, 0.013107027491738755678601531003486),
                numpy.full(3, 0.020318338845458397305216768560988),
                numpy.full(6, 0.0042175167747444429098438771600713),
                numpy.full(1, 0.0307485212391158553993533382016),
                numpy.full(6, 0.016365908413986565958152216113746),
                numpy.full(6, 0.007729835280006227008092796341026),
                numpy.full(3, 0.033471994059847898118769734621442),
                numpy.full(6, 0.016911653917480078794565533238269),
                numpy.full(3, 0.031116396602006131196893892501586),
                numpy.full(3, 0.00053200561694778056109294261721747),
                numpy.full(6, 0.027592886488579478020095933346207),
                numpy.full(6, 0.00958612447436150376044024017261),
                numpy.full(6, 0.0076417049727196359508471137212573),
                numpy.full(3, 0.0137902866047669388014726908033),
                ])
        elif index == 19:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.14242228257112693843245883040253,
                    0.0050051423523504110778304506166263
                    ),
                _s21(0.052526279854103524808062704663702),
                _s111(
                    0.060083899962702342608937343673389,
                    0.0097770614386768393836590377412627
                    ),
                _s111(
                    0.13070066996053455915725076932197,
                    0.039142449434608843634133960160205
                    ),
                _s111(
                    0.3113183832239868349383174472771,
                    0.12931280976797897536964522732728
                    ),
                _s21(0.11144805571699863784701750730831),
                _s21(0.011639027327922553950714476224703),
                _s21(0.25516213315312480457667696158388),
                _s111(
                    0.22143394188911346418996437516731,
                    0.074561189304355101555510307213326
                    ),
                _s21(0.40396971796638608940856849621176),
                _s111(
                    0.35402592699971188743478682850316,
                    0.040888314464978101885612505318782
                    ),
                _s21(0.17817100607962746695652260484561),
                _s21(0.45919438895682762351548822881514),
                _s3(symbolic),
                _s21(0.4925124498658742341616474622229),
                _s111(
                    0.24189410400689262254316444034362,
                    0.014923638907438453942330405213637
                    ),
                _s111(
                    0.36462041433871005975346220121911,
                    0.0020691038491023166754900870236664
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.0029256924878800713098553783949684),
                numpy.full(3, 0.0071093936227949467800810622029638),
                numpy.full(6, 0.0033273888405939044557062050203018),
                numpy.full(6, 0.0096955190816242013097359494290231),
                numpy.full(6, 0.02634626470744536227647499553445),
                numpy.full(3, 0.015234956517004834387172491255861),
                numpy.full(3, 0.0017651924183085399617460072817281),
                numpy.full(3, 0.031752854587529979653570928084442),
                numpy.full(6, 0.018108074590430505045143705048976),
                numpy.full(3, 0.031537358645239615180042918165454),
                numpy.full(6, 0.016102209460939429742159784802699),
                numpy.full(3, 0.024651981053584831413480786435791),
                numpy.full(3, 0.022983570977123249830659946994427),
                numpy.full(1, 0.034469160850905275376758916895335),
                numpy.full(3, 0.010321882182418862490961700458231),
                numpy.full(6, 0.0084559248390934794657511081039159),
                numpy.full(6, 0.0032821375148397373168551337436636),
                ])
        elif index == 20:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.18629499774454094277173250805763),
                _s21(0.037310880598884693993503716287207),
                _s21(0.47624561154049901321035187223259),
                _s111(
                    0.064090585608434060049865667617829,
                    0.0048549376076237532883651515789124
                    ),
                _s111(
                    0.21560705739009440302944796795049,
                    0.1062272047202700423625543020539
                    ),
                _s21(0.44555105695592481518722227843421),
                _s111(
                    0.15913370765706722456461535142835,
                    0.007570780504696528263233458528561
                    ),
                _s111(
                    0.31786012383577201597596767163026,
                    0.13980807199179989859415148396842
                    ),
                _s21(0.25457926767333911238485264812738),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.19851813222878817838002170300785,
                    0.046560364907664316513769554605267
                    ),
                _s21(0.39342534781709985867896374350328),
                _s111(
                    0.099952296288138655382907823347114,
                    0.038363684775374595372611352447152
                    ),
                _s111(
                    0.42002375881622407964644291694727,
                    0.0098315482928025605785112357286863
                    ),
                _s111(
                    0.33313481730958748942762509766254,
                    0.054987479142986810634227248515814
                    ),
                _s111(
                    0.28058141142366523483748653054406,
                    0.010737212856011087330524561007898
                    ),
                _s21(0.010976141028397764039648011858869),
                _s21(0.10938359671171459701687247489983),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.018346925948505828959626427059069),
                numpy.full(3, 0.0043225508213311550523463610789034),
                numpy.full(3, 0.01420365060681688098384023296224),
                numpy.full(6, 0.0022597392042517310589617575291965),
                numpy.full(6, 0.015445215644198459688740825325427),
                numpy.full(3, 0.0189047998664648953736570813204),
                numpy.full(6, 0.0044057948371169951280656354078927),
                numpy.full(6, 0.023383491463655473865092155468892),
                numpy.full(3, 0.028166402615040495064320892062365),
                numpy.full(1, 0.027820221402906231815783394126949),
                numpy.full(6, 0.0119727971579093800402926280725),
                numpy.full(3, 0.027576101258140918026775445431639),
                numpy.full(6, 0.0082914230552277154255247253178153),
                numpy.full(6, 0.0073913630005105959564384372263853),
                numpy.full(6, 0.017334451134438666124365313029018),
                numpy.full(6, 0.007156400476915370729862673215586),
                numpy.full(3, 0.0015976815821332397239472923665329),
                numpy.full(3, 0.015660461552149066842203501824447),
                ])
        elif index == 21:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.29893623531498257064359772308441),
                _s111(
                    0.28918949607859476265178213045511,
                    0.2052955593351615050362430442403
                    ),
                _s21(0.49700787546868558053252834048897),
                _s111(
                    0.23787338259799400007987661964201,
                    0.0069318090314680546433631007229396
                    ),
                _s21(0.40361758654638511638909196596921),
                _s111(
                    0.31886531079482824349012448174201,
                    0.12377940040549275351294332498264
                    ),
                _s111(
                    0.23187362537040097344930256078915,
                    0.038991362623220328367410435043323
                    ),
                _s111(
                    0.13316712294137028349253207861886,
                    0.009536247529710560208892415762726
                    ),
                _s111(
                    0.34680797980991109291701749655779,
                    0.053052191701216797924664686360099
                    ),
                _s21(0.11898857762271940719491988769835),
                _s21(0.19028871809127849772894603455961),
                _s111(
                    0.21659962318998254434769089503197,
                    0.10045802007411443233285291232308
                    ),
                _s21(0.48159786865321661952255739159726),
                _s21(0.44981279177536239217046290397329),
                _s111(
                    0.12882980796205153822433172696037,
                    0.049451065568540524908252963750219
                    ),
                _s21(0.053627575546144939337769469477774),
                _s111(
                    0.36095340801892220726094318830771,
                    0.010254635872924476042110655609965
                    ),
                _s21(0.010742456432828395187390974191145),
                _s111(
                    0.055719565072371984276290560539928,
                    0.010301903643423833683094036414693
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.021451121929132340492889362227647),
                numpy.full(6, 0.017495416155763123021303138559512),
                numpy.full(3, 0.0044378296970658790383403090296877),
                numpy.full(6, 0.0042061202881497290911101965620686),
                numpy.full(3, 0.023000704653283862600844227306397),
                numpy.full(6, 0.018447484847932833533759924384536),
                numpy.full(6, 0.010469904185324844538190538000319),
                numpy.full(6, 0.0044808131219014752414327802853715),
                numpy.full(6, 0.014500305918971019948688199549555),
                numpy.full(3, 0.013656032452230197729482481889348),
                numpy.full(3, 0.01945524186075071049855868631961),
                numpy.full(6, 0.01590403670542797286779859639871),
                numpy.full(3, 0.012214410163384381933819953520748),
                numpy.full(3, 0.019614475227824020274460093128843),
                numpy.full(6, 0.0098119718225504107741390354414909),
                numpy.full(3, 0.0071520851012836513519050029718477),
                numpy.full(6, 0.0068398848579343058904332242076064),
                numpy.full(3, 0.0015086992723786891139071205207421),
                numpy.full(6, 0.0032654285840440852427074148200636),
                ])
        elif index == 22:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.38518452462730214123319240996523),
                _s21(0.45776941136767207640932772763919),
                _s111(
                    0.069842169467443620335145946540006,
                    0.0078762822215823575258769613065786
                    ),
                _s21(0.29455825902995012612850997981184),
                _s21(0.1885105236302838921183610560885),
                _s21(0.42198188879353495701319985757606),
                _s111(
                    0.090398831166407777876305279663081,
                    0.044752284348335851078030442383568
                    ),
                _s111(
                    0.41134176402055874902748172759845,
                    0.038275234700863778355102261426328
                    ),
                _s111(
                    0.33210610500744639162553114408612,
                    0.10274707598693136100019092523082
                    ),
                _s111(
                    0.36257628043246727776894407843762,
                    0.0074002412347106898705588429129972
                    ),
                _s111(
                    0.29006682411666881865087514557371,
                    0.19108129796672010632565718043561
                    ),
                _s21(0.49616117840970864625343538363109),
                _s111(
                    0.28793180282417184703524300028589,
                    0.043991645393455821384417518876891
                    ),
                _s111(
                    0.21678693336494116733654375214589,
                    0.10868994186267196803882615499311
                    ),
                _s111(
                    0.14587371987352517588843360150048,
                    0.0091447113749640379493310892692486
                    ),
                _s111(
                    0.17629743482450005895373068221636,
                    0.048254924114641353001610975187971
                    ),
                _s111(
                    0.24399064603949309015835974948164,
                    0.0091639092481851589089713652940034
                    ),
                _s21(0.029108470670807505348851241236437),
                _s21(0.11543153821920495401933025088712),
                _s111(
                    0.01793432105293900640642624485353,
                    0.0017984649889483413284386278162501
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.013493083883610660009406780553498),
                numpy.full(3, 0.013861399524234191485624638578506),
                numpy.full(6, 0.0025954384742312777262088758558782),
                numpy.full(3, 0.021075763957452182357605355581786),
                numpy.full(3, 0.016021299125148891598848867667707),
                numpy.full(3, 0.018853092553841287696668830967479),
                numpy.full(6, 0.0075175778177883762121860713931544),
                numpy.full(6, 0.0111973134719627695701315471314),
                numpy.full(6, 0.017719093489510217389489043676352),
                numpy.full(6, 0.0049042603975569638755759701153663),
                numpy.full(6, 0.02170641955550895569886443536384),
                numpy.full(3, 0.0052893396659844186994995227530383),
                numpy.full(6, 0.011662222867343002859586400182817),
                numpy.full(6, 0.015710162622570316548498743419387),
                numpy.full(6, 0.0041066870715755557400711362137619),
                numpy.full(6, 0.010563584967746898041783996760287),
                numpy.full(6, 0.0050540768975846013973328165987688),
                numpy.full(3, 0.0035691091658563765156663553713728),
                numpy.full(3, 0.014415713128104603332904719583625),
                numpy.full(6, 0.00064042853117142575882509442715151),
                ])
        elif index == 23:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.15950379892475727415245345439626,
                    0.023870253654353568145989397165732
                    ),
                _s111(
                    0.11410136032236457465857255918642,
                    0.0051898217608444771157820321250864
                    ),
                _s21(0.039007268757032081338961413036489),
                _s111(
                    0.095539878171734936251830053893987,
                    0.032741029188706355465001046356455
                    ),
                _s111(
                    0.31116226805170197720486448816666,
                    0.0024475998559663065672699201626314
                    ),
                _s111(
                    0.20561723205805207173864427144621,
                    0.0087252895853085094127617966521407
                    ),
                _s111(
                    0.047261629449725311018960000702985,
                    0.0071625399102444347353662323320398
                    ),
                _s111(
                    0.35850959356962509915759656771972,
                    0.068526954187212964349612688916122
                    ),
                _s21(0.48032887733730851585672483583372),
                _s111(
                    0.24048277203501271124730468088991,
                    0.10172832932728420582705117968801
                    ),
                _s21(0.086841048207633144209733518872567),
                _s21(0.39432350601154154945222196625564),
                _s21(0.26625131787724729725073948861588),
                _s111(
                    0.17293230312922398454015135446875,
                    0.058351575237515396068776691486705
                    ),
                _s111(
                    0.31630430765383809669876232906715,
                    0.15483015540551621605503727622331
                    ),
                _s21(0.1371293873116476212950221464774),
                _s21(0.49895943120958633412436522792224),
                _s111(
                    0.39775857680300767100249353600535,
                    0.014758969729945113484256970638379
                    ),
                _s21(0.44469244212772752248677495233215),
                _s21(0.19874980639653623072964999268399),
                _s111(
                    0.27879416981410228425076371995414,
                    0.032993708192532783107825481478511
                    ),
                _s21(0.0090164402055983186982591212039678),
                _s3(symbolic),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.0025281660553822629672074087883227),
                numpy.full(6, 0.0022250197297245146982342815356651),
                numpy.full(3, 0.0039157402590329353410701464318236),
                numpy.full(6, 0.0053280304311947847437074609178299),
                numpy.full(6, 0.0022811036762558344816005716937097),
                numpy.full(6, 0.00411475034441609163469364874074),
                numpy.full(6, 0.0019525913278907262766784861684304),
                numpy.full(6, 0.014981113393199167384539739220532),
                numpy.full(3, 0.011397889267800758912968413920949),
                numpy.full(6, 0.016121241637017152849030375731228),
                numpy.full(3, 0.0089599170255135424579356891752058),
                numpy.full(3, 0.023674608463128020582350901652009),
                numpy.full(3, 0.02380786288749976010679067189595),
                numpy.full(6, 0.01047025649313006499243731020335),
                numpy.full(6, 0.020844395858968808472718831254232),
                numpy.full(3, 0.01455944939274174623428865499317),
                numpy.full(3, 0.0024075446041814094752379167408305),
                numpy.full(6, 0.0070977788345218238282808725566654),
                numpy.full(3, 0.018951950669338883871080760285167),
                numpy.full(3, 0.019935277880105022211225727688395),
                numpy.full(6, 0.010175574656707035965842040604179),
                numpy.full(3, 0.0010653612328293149864178021030952),
                numpy.full(1, 0.025253060323036207692073780850926),
                ])
        elif index == 24:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s3(symbolic),
                _s21(0.41889097491060276780569831520914),
                _s21(0.16236063371692634521241934570799),
                _s111(
                    0.24147976007359402415226382105443,
                    0.17036728246244368117207889225294
                    ),
                _s111(
                    0.32897580892422636485452350651907,
                    0.16975979586073598843335396088583
                    ),
                _s21(0.040985629001117093392719996156396),
                _s21(0.0067312708878883654472690622726455),
                _s111(
                    0.093167409779881173436528549918676,
                    0.038318225821019367604389912994659
                    ),
                _s111(
                    0.39452027980019438558519271303259,
                    0.092656481520757486730406950326856
                    ),
                _s111(
                    0.16267741639447744436113261749936,
                    0.041188714248475323525533078597563
                    ),
                _s111(
                    0.25358901421887948684883593032112,
                    0.039570904970158003249540321664373
                    ),
                _s111(
                    0.36225224131779131247753949238273,
                    0.038592700174896100170570335774836
                    ),
                _s111(
                    0.28162257770616086095582688169845,
                    0.094534961736598957233915521157653
                    ),
                _s111(
                    0.38327266499265926647924168442454,
                    0.007387994632294168743732664906526
                    ),
                _s111(
                    0.27375035251626049961263706789435,
                    0.0075460031623127730020318602704793
                    ),
                _s21(0.49625527767573514001389657545647),
                _s111(
                    0.094121342797366048030078297547108,
                    0.0072345584577821073842913917176328
                    ),
                _s21(0.26423131543827256642185930872271),
                _s111(
                    0.18039615188676572950824015046539,
                    0.095566269527365202849336707332193
                    ),
                _s21(0.48061256179250326980246841259339),
                _s111(
                    0.17473734628280572255989948921258,
                    0.0079879218808479043737869646278553
                    ),
                _s21(0.096328495599215201173201535935881),
                _s111(
                    0.037291472051291242304216084831107,
                    0.0080749108702087576310869003329958
                    ),
                _s21(0.37535292670208629082280160094505),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(1, 0.012545689845600317538365061859693),
                numpy.full(3, 0.013110532701885239618009366987256),
                numpy.full(3, 0.010379016056400192481851923942355),
                numpy.full(6, 0.014145045806484844874765314309247),
                numpy.full(6, 0.015274442601324624824852790264274),
                numpy.full(3, 0.0038336997309291829397721127368518),
                numpy.full(3, 0.00061725450549664320419212747548882),
                numpy.full(6, 0.005366271454167767620352544823192),
                numpy.full(6, 0.015031854349741338124379725976935),
                numpy.full(6, 0.0072041341747974274505684332803814),
                numpy.full(6, 0.0089048769281635644125166070048955),
                numpy.full(6, 0.0099472518756824178795286531005395),
                numpy.full(6, 0.014352351578157452140914597865316),
                numpy.full(6, 0.0042421492668037687246552423274008),
                numpy.full(6, 0.004081275077116450441131016718494),
                numpy.full(3, 0.0043432467221706974057545473509849),
                numpy.full(6, 0.0025892123823979845679883365231832),
                numpy.full(3, 0.020520008671509842678908172943379),
                numpy.full(6, 0.01184356214254310744956332163135),
                numpy.full(3, 0.010352494770852601438941460699465),
                numpy.full(6, 0.0037072267642463084761216462460982),
                numpy.full(3, 0.010027393067388905272557992426155),
                numpy.full(6, 0.0017969475854465761889633765854462),
                numpy.full(3, 0.01899458651735265609462072817133),
                ])
        elif index == 25:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.38764203040456340905403082721048),
                _s21(0.21100450806149663445070386542963),
                _s111(
                    0.44041692747934335009593371624103,
                    0.0018188666342743112766696723682803
                    ),
                _s21(0.29949231580450848407125892240039),
                _s111(
                    0.15900790619732789070330324480018,
                    0.036960141579671466022337535655029
                    ),
                _s21(0.037222925992440749253778180782458),
                _s111(
                    0.17735379675725289478107376926366,
                    0.078858068005635243914956961270277
                    ),
                _s21(0.14510924357450031655763093628465),
                _s111(
                    0.27006673582095941033489077509943,
                    0.068847529431497900296745799538768
                    ),
                _s111(
                    0.34139103302114986743291331307247,
                    0.11599980764096015542626603561511
                    ),
                _s111(
                    0.37393797971958445012298596356906,
                    0.048317434287376906056298575156586
                    ),
                _s111(
                    0.099133063341682212333239560395697,
                    0.0071283145012573502514738370963329
                    ),
                _s111(
                    0.29950641862967453779250339452183,
                    0.2036929105842509641504530263135
                    ),
                _s21(0.42475930454057472879850455682139),
                _s111(
                    0.17862984860361624224222586297493,
                    0.0072361617479481281736797158331883
                    ),
                _s111(
                    0.36206880189597202166404995230001,
                    0.012913883250032515811837236638836
                    ),
                _s111(
                    0.088792915489366582036185478491327,
                    0.037687949784259056157934844905562
                    ),
                _s111(
                    0.23362281014171527436003646558132,
                    0.13700669408707093392067534012605
                    ),
                _s21(0.46220870874870612934990684931817),
                _s111(
                    0.25659540970901987231619859240365,
                    0.024540060247524317710385555000791
                    ),
                _s21(0.092949701700769890257855236623887),
                _s111(
                    0.041068819111784664276338540242807,
                    0.0071888282616930215474865464613266
                    ),
                _s21(0.007835344282603702842444951610214),
                _s21(0.4890393696603954899865458352552),
                _s111(
                    0.27941618864926070287458309718122,
                    0.00089146431749809121705039411647924
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.013689851548272245320429203276484),
                numpy.full(3, 0.011587263236010591535133261201506),
                numpy.full(6, 0.0016748178319347049952071121902043),
                numpy.full(3, 0.01801764070170147315121202886233),
                numpy.full(6, 0.0063114780247592747702748960908622),
                numpy.full(3, 0.0033972977219047357678698140289552),
                numpy.full(6, 0.0095150215674557713456831852235084),
                numpy.full(3, 0.011491525862564797113493652010033),
                numpy.full(6, 0.0108843936124369191658703405362),
                numpy.full(6, 0.01584035228789843632915119649126),
                numpy.full(6, 0.010640170695508785039236842558269),
                numpy.full(6, 0.0025452716253490144217593778231769),
                numpy.full(6, 0.017913820892276058503532532883596),
                numpy.full(3, 0.015911310137458419121728140818281),
                numpy.full(6, 0.0032637396820492422392932473232668),
                numpy.full(6, 0.0054546383679744283888000521419753),
                numpy.full(6, 0.0052725619214294191574035660969367),
                numpy.full(6, 0.013740082592022550833626226582498),
                numpy.full(3, 0.013654275187528014462542890132225),
                numpy.full(6, 0.0073143409079328459530336271323825),
                numpy.full(3, 0.0091828212598200358239500658732806),
                numpy.full(6, 0.0016929836341273321280349280552852),
                numpy.full(3, 0.00080651028832461670020354395896671),
                numpy.full(3, 0.0084440859465210771191602047950713),
                numpy.full(6, 0.0015117020784588803378981330586815),
                ])
        elif index == 26:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.080071654940316590838670809367462,
                    0.0047946609754366080496785851291657
                    ),
                _s111(
                    0.031643611571530775880568694708158,
                    0.029155196206835808295179789331484
                    ),
                _s21(0.066737122576466204004912920243451),
                _s111(
                    0.075380047515398673674403319207208,
                    0.026209364022498616142328431058363
                    ),
                _s111(
                    0.033100034336032280699576132203046,
                    0.0056981179168751913974406376049972
                    ),
                _s21(0.0063401164920767662570293326034631),
                _s111(
                    0.13248618961456728907976402318946,
                    0.041724722742120915302855032431712
                    ),
                _s111(
                    0.10868713291440214809032135393378,
                    0.10004565910652748810723470715608
                    ),
                _s21(0.49375303289638477722397143285906),
                _s111(
                    0.25027231329052646476620244210613,
                    0.12061440220524896877101964029377
                    ),
                _s111(
                    0.38902206204276180468775743835644,
                    0.029537942516907761430810798332271
                    ),
                _s111(
                    0.35850929642766155649301394664776,
                    0.087378465163844456157009687830804
                    ),
                _s21(0.38878749710759403945319188490627),
                _s111(
                    0.18686917947622156628946218281807,
                    0.076311901512959348062553797782758
                    ),
                _s21(0.273147100929078727685059556205),
                _s111(
                    0.41470590959030631628242487475306,
                    0.002057530965370791445095127630898
                    ),
                _s111(
                    0.31941530538343875268651555354955,
                    0.17047872849724888036507699302919
                    ),
                _s111(
                    0.14373762619976407168790501086106,
                    0.0079996080914842375618315615950868
                    ),
                _s21(0.47182856332116602399781116458116),
                _s21(0.15420143036454427894089009106215),
                _s111(
                    0.28378813885947043930105587200173,
                    0.051165873685137733569942363619641
                    ),
                _s21(0.21204316330220561881487732137648),
                _s21(0.43598541938438321511425602403781),
                _s111(
                    0.21654666647347715986673330645389,
                    0.022784599250895603686015228976256
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.31289850307487997053616803429133,
                    0.0094732979122135237896856652699842
                    ),
                _s111(
                    0.22643479740771754107085813522835,
                    0.00046400773217562334693505498682472
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.0013985264481602720573708664332252),
                numpy.full(6, 0.0012055647737168855619845177402375),
                numpy.full(3, 0.004913825302966016981007142607323),
                numpy.full(6, 0.0033055447129676699445092700984397),
                numpy.full(6, 0.0010857073429967548036368156160328),
                numpy.full(3, 0.00052695311668187181624262721967129),
                numpy.full(6, 0.0064035978997128186079669204264305),
                numpy.full(6, 0.0046142110763783177116764180157482),
                numpy.full(3, 0.0053021591818673456358156535624305),
                numpy.full(6, 0.014379473227598739028032494046501),
                numpy.full(6, 0.0082597672170868395541711408505236),
                numpy.full(6, 0.013727958216085702692626792164197),
                numpy.full(3, 0.019468067837182877110795160590948),
                numpy.full(6, 0.010397645528174323211119160889642),
                numpy.full(3, 0.019535646923247540479483246571919),
                numpy.full(6, 0.0018571474709980839928543177592289),
                numpy.full(6, 0.017599167180695208001678034213183),
                numpy.full(6, 0.0029667616626565056104558924660712),
                numpy.full(3, 0.01152850363465689191468910016604),
                numpy.full(3, 0.013255259448545270082976377764583),
                numpy.full(6, 0.010107124432088683924275287655253),
                numpy.full(3, 0.01694434507852809070881172141097),
                numpy.full(3, 0.016412400602587902609478997606524),
                numpy.full(6, 0.0062693378460805675891755560958426),
                numpy.full(1, 0.020486662589223242648548008188463),
                numpy.full(6, 0.0045915583873986369459740069540588),
                numpy.full(6, 0.0011395489158682133180844934604399),
                ])
        elif index == 27:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.38071402118118718796829089353041),
                _s21(0.44666780370386460487281769646911),
                _s21(0.41614137880541216728641979593873),
                _s21(0.080304647788438414426593495392939),
                _s111(
                    0.28704219659349661588432818174586,
                    0.030730604727272810845711493729038
                    ),
                _s111(
                    0.34508784171556842030052014331628,
                    0.12915264006344966410950076008599
                    ),
                _s21(0.23340040666987110652849456037186),
                _s111(
                    0.37593015704866182275994503752674,
                    0.028033486095249930819305696289918
                    ),
                _s21(0.30116546516650913524224010144214),
                _s21(0.1747799663549000372916494747766),
                _s111(
                    0.31694558893313200191103822152509,
                    0.20913092113766868968994557526703
                    ),
                _s111(
                    0.40722839304271988463728864988376,
                    0.066038912849738622384089279411697
                    ),
                _s111(
                    0.21355359845782394893368907639196,
                    0.041030576819181776106109047276815
                    ),
                _s111(
                    0.32885287806889269108666611335766,
                    0.0052996403717989955028946951693256
                    ),
                _s21(0.48556505418516278581248566197757),
                _s111(
                    0.13929530614214873916039472808702,
                    0.063073995414950836834842369776647
                    ),
                _s21(0.032571520180181552088550070594271),
                _s111(
                    0.25524625469697804130922508895929,
                    0.14896285093824008952482094132574
                    ),
                _s111(
                    0.20837601560037408588971921829953,
                    0.094697082433130656936636331033664
                    ),
                _s111(
                    0.44001055194621543988288199437566,
                    0.0055807170152600880295439706314057
                    ),
                _s21(0.12757090190467754450607207557053),
                _s111(
                    0.30222094122782113648292368051704,
                    0.075076902433196199210983219190141
                    ),
                _s111(
                    0.081946802583533692436184081313867,
                    0.006982529324458954022873857211846
                    ),
                _s111(
                    0.034364969912142005015294073277258,
                    0.0060935694037647949524948145245339
                    ),
                _s111(
                    0.080112073847101132529494201513186,
                    0.035034422527697321017424139691128
                    ),
                _s21(0.0066392191809587244576727440727105),
                _s111(
                    0.14721343189892252152803619049473,
                    0.01935200131803894324014422917084
                    ),
                _s111(
                    0.22971965325784322947520568074313,
                    0.0073324725490404178237779817972998
                    ),
                _s111(
                    0.14765552111986981014776075370802,
                    0.00049032844346289946370399533189533
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0095600849674599199772576169200097),
                numpy.full(3, 0.009410159809454225705038652025013),
                numpy.full(3, 0.012050227024150432419406686253757),
                numpy.full(3, 0.005212621872801876185064498019083),
                numpy.full(6, 0.0055317948337667311730831625299371),
                numpy.full(6, 0.012557436204036536566796674175289),
                numpy.full(3, 0.01347131539804937431696711666857),
                numpy.full(6, 0.006395152699454402968162347285102),
                numpy.full(3, 0.015747965781362654080346754630112),
                numpy.full(3, 0.011282442544698378679654541532637),
                numpy.full(6, 0.013715393230550838092393500376707),
                numpy.full(6, 0.0098622701189895686063015375505419),
                numpy.full(6, 0.0064553729049296897504941446202009),
                numpy.full(6, 0.0029278263617991022689234036214218),
                numpy.full(3, 0.0071172374128746417554186634291104),
                numpy.full(6, 0.0071306353104870229945258138606624),
                numpy.full(3, 0.0027773395289541807812794466476234),
                numpy.full(6, 0.012347663130861363158087059453057),
                numpy.full(6, 0.01069370058961626192472955794923),
                numpy.full(6, 0.0032424675976393404835269067602781),
                numpy.full(3, 0.0097432449228177301892647340422733),
                numpy.full(6, 0.010930611092913285709683376898382),
                numpy.full(6, 0.0020151231272897023219345279609102),
                numpy.full(6, 0.0011967736084731628118931094838474),
                numpy.full(6, 0.0043271580353607124803304518608826),
                numpy.full(3, 0.00057544240567050243730277095982355),
                numpy.full(6, 0.0046223871117811095525012414534135),
                numpy.full(6, 0.0033942537388070269670006887510759),
                numpy.full(6, 0.00084660613576385057279842151172511),
                ])
        elif index == 28:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.30398292251648411800214900044008),
                _s111(
                    0.045505400558346431727807991781216,
                    0.021524385369456063093113322309787
                    ),
                _s111(
                    0.21339445476708733127892273592128,
                    0.049069669357559449497290014316515
                    ),
                _s21(0.0048041261966580130434937831717468),
                _s21(0.45827990424041196248566014616575),
                _s111(
                    0.24210251191931968798493919542294,
                    0.17765845029637026549346157665718
                    ),
                _s21(0.38626797357004206715306041066432),
                _s111(
                    0.32719073201917001654062780931358,
                    0.18981235629273680638945450911907
                    ),
                _s111(
                    0.14199816693317424158549365870721,
                    0.0044583820232892991106870594130978
                    ),
                _s111(
                    0.17539639319146174366217488397583,
                    0.087677976484352009621555620911487
                    ),
                _s111(
                    0.39213961333441454326181776757535,
                    0.063180327634410631288716858638044
                    ),
                _s21(0.25826407215046216036176320139954),
                _s111(
                    0.33414561503592132590885785374857,
                    0.0041494641339236350830453966612408
                    ),
                _s111(
                    0.17414619605118213887800128063667,
                    0.022794804925916208200139716412466
                    ),
                _s111(
                    0.27583900807182419432492586989451,
                    0.022700844371796940319777755342365
                    ),
                _s111(
                    0.026222667164652288463562817190334,
                    0.0061496485426639406096403132305216
                    ),
                _s111(
                    0.24304720236592617066340524620428,
                    0.11203362934227092558880481787411
                    ),
                _s111(
                    0.22999298405790715858777861386225,
                    0.0047814897729871129243110975886578
                    ),
                _s21(0.10589584417862763192509688251439),
                _s21(0.42955220211889932894027225677447),
                _s111(
                    0.29560828087240168665661714946321,
                    0.062448742179632832778367362185847
                    ),
                _s111(
                    0.12139345075409118696645762862512,
                    0.050211185913428064801792249229359
                    ),
                _s111(
                    0.37382380031020968435675418592448,
                    0.025727998742878701946738615612541
                    ),
                _s111(
                    0.44278340652024356022983523781947,
                    0.0056465659934661067092750280877533
                    ),
                _s111(
                    0.33779866320058232199335327638265,
                    0.11808906971509501899057676106634
                    ),
                _s111(
                    0.092229189195282251917034530595928,
                    0.018242291012294672032147019482753
                    ),
                _s21(0.48484113256258945491645544181893),
                _s21(0.15863768886305965531677723825212),
                _s21(0.060839192392758723217217197090234),
                _s111(
                    0.070290740478132760242433078634059,
                    0.0012002556014871294389479856551818
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.014362466300646133348027811264005),
                numpy.full(6, 0.0021175395576808984412355289862133),
                numpy.full(6, 0.0058956722345142461623934541375487),
                numpy.full(3, 0.00031113520868149634857368224076693),
                numpy.full(3, 0.0088517050108931599307105507663108),
                numpy.full(6, 0.012557256216676878683396712136353),
                numpy.full(3, 0.014210586390448186336263636315239),
                numpy.full(6, 0.01310611412409938527984042280243),
                numpy.full(6, 0.0017788954192555133655591802186126),
                numpy.full(6, 0.0080119292866949631249745711753644),
                numpy.full(6, 0.0084646957342766040111574135901113),
                numpy.full(3, 0.013092748589088967023817607375257),
                numpy.full(6, 0.0023767642676877834854026483470515),
                numpy.full(6, 0.004276942335017944414567123499132),
                numpy.full(6, 0.0051312773820372967076614848891642),
                numpy.full(6, 0.0009485404258894004150457932126171),
                numpy.full(6, 0.010245986561704200664923983034398),
                numpy.full(6, 0.0023245453644640500783644556963718),
                numpy.full(3, 0.0078099433710863412309597005727567),
                numpy.full(3, 0.013547595603325509375043201955697),
                numpy.full(6, 0.0089251161402765502463289795801276),
                numpy.full(6, 0.0059178837723538902653686919548426),
                numpy.full(6, 0.0062605346429685520732367493629901),
                numpy.full(6, 0.0031401776434880361487834620924543),
                numpy.full(6, 0.012787138422955800232021009842014),
                numpy.full(6, 0.0032049161907930344576513517309852),
                numpy.full(3, 0.0076821105785950227360524351900793),
                numpy.full(3, 0.011942669640248226695693570371398),
                numpy.full(3, 0.0051282520046780679426911116937038),
                numpy.full(6, 0.00072513459498608292483699650528074),
                ])
        elif index == 29:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.058942108840229254909367118374802,
                    0.0027287432479209962438792745425867
                    ),
                _s111(
                    0.34978801000933185820097161634175,
                    0.15717769986719341947263402850903
                    ),
                _s111(
                    0.32300182354355017923536854359506,
                    0.0021009666448274998140089350274275
                    ),
                _s21(0.49891482463768621240406300243043),
                _s111(
                    0.15814585424951614707804832797578,
                    0.068165808813746372963658642301914
                    ),
                _s111(
                    0.029549468261353386167561625955184,
                    0.010830958603609277837545055226642
                    ),
                _s111(
                    0.29181917342653711427349171295998,
                    0.21893234198017248474276829577936
                    ),
                _s111(
                    0.075522178512995823960412864572712,
                    0.021286896240733180131524820543607
                    ),
                _s111(
                    0.11711666950889887867191977240736,
                    0.040847216576102416159398844906716
                    ),
                _s111(
                    0.011166218108169205892804217668527,
                    0.0016034964960437314456385894414862
                    ),
                _s21(0.43438042676173062781327364063836),
                _s21(0.041097335627118032252800529751715),
                _s111(
                    0.20804564927908717362195007963557,
                    0.10154598522683395980648078606482
                    ),
                _s111(
                    0.39221011498043485569761702233906,
                    0.041527061268822623183170728076752
                    ),
                _s111(
                    0.3597112755099759108283990366837,
                    0.09384904114513237175837095732163
                    ),
                _s111(
                    0.2458746994828754694858404833332,
                    0.0086860298043840857771487176445225
                    ),
                _s111(
                    0.16700273817492316672365811386467,
                    0.017589124044045597694563605245405
                    ),
                _s21(0.20840530513240084162740931094792),
                _s111(
                    0.11500859863194643021826019106213,
                    0.005523524512212532521621970687098
                    ),
                _s21(0.16074588443196363301272685071313),
                _s111(
                    0.31539539811731915817097947090314,
                    0.023858926942655562219750175473007
                    ),
                _s111(
                    0.2232226502248206089186413426559,
                    0.040295334544771788772348237499174
                    ),
                _s111(
                    0.28839585991873242258544416691439,
                    0.067878404311447032986904882533314
                    ),
                _s21(0.48840160293260276689430859540177),
                _s111(
                    0.26736635027277558219825934618575,
                    0.13953560718108261149967220769318
                    ),
                _s21(0.30238641121512847136905799060117),
                _s111(
                    0.40576539529889156272216195395399,
                    0.0080665857041665784150860629765953
                    ),
                _s21(0.11442681299442553798565205312521),
                _s21(0.46476243108073894476491473417097),
                _s21(0.073721881390099808650445025675325),
                _s21(0.39061917878326375927003022057437),
                _s111(
                    0.18632072767535956156184471835257,
                    0.00012344681228738954130308260746232
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.00076925297147624881541618592874533),
                numpy.full(6, 0.010452214696922434116475781603701),
                numpy.full(6, 0.0013528239492524084865187580268467),
                numpy.full(3, 0.0015164621031569022804849652219559),
                numpy.full(6, 0.0064391367075338057816430532666317),
                numpy.full(6, 0.0012721944371716311876992357567245),
                numpy.full(6, 0.0135452465720075725102823727014),
                numpy.full(6, 0.0027615307495904436564342003737674),
                numpy.full(6, 0.0045126868454873290954419124247585),
                numpy.full(6, 0.00026949223185870118305706579242832),
                numpy.full(3, 0.011171100295167859073077023799404),
                numpy.full(3, 0.0028604915061568867333824976118823),
                numpy.full(6, 0.0093863306762836635630770545413452),
                numpy.full(6, 0.0078229184583064779212229331699618),
                numpy.full(6, 0.010630396363196612234552811744833),
                numpy.full(6, 0.0030512388233451906013434613602514),
                numpy.full(6, 0.0038253666717300118697667524740192),
                numpy.full(3, 0.012539203442623228232605538347198),
                numpy.full(6, 0.0017416952313017492927569814888272),
                numpy.full(3, 0.010571417858227575428688503333985),
                numpy.full(6, 0.0056691534816654586699581575228516),
                numpy.full(6, 0.0065819977638522062148492158727196),
                numpy.full(6, 0.009178924164927596766914931789319),
                numpy.full(3, 0.0061344011647189098349072547281056),
                numpy.full(6, 0.012518366498834426412812610334829),
                numpy.full(3, 0.016310238807743203463864623783307),
                numpy.full(6, 0.0036413404112807363179109181584966),
                numpy.full(3, 0.0081728784412271315068178679342896),
                numpy.full(3, 0.010313116635258498387921242243655),
                numpy.full(3, 0.0056088471328313043216251727623595),
                numpy.full(3, 0.015913215284088902811957883111148),
                numpy.full(6, 0.00068867262504176093086598589556804),
                ])
        elif index == 30:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.25905388452106734346190162559017,
                    0.047835123140772525935707948872268
                    ),
                _s21(0.0033187249366445024546421686949577),
                _s111(
                    0.39157218829125636736671675373777,
                    0.079659526931600594756749475577726
                    ),
                _s111(
                    0.3561402832962335761867221815975,
                    0.057693401273874186082249665297055
                    ),
                _s21(0.072372407224677937363653532290462),
                _s111(
                    0.28301249734958874321444197996882,
                    0.07726143757688407084955123286177
                    ),
                _s21(0.047157910242171889312037722954373),
                _s111(
                    0.24161376245152440520999753571001,
                    0.022758384295000031477474878057185
                    ),
                _s111(
                    0.25278124718793294503451217101498,
                    0.12381197877067458674981066703959
                    ),
                _s111(
                    0.18490610638391715516325237855078,
                    0.1158819672361005416523880538428
                    ),
                _s21(0.46803017365112542953577929820856),
                _s21(0.012686604674467735006027071136378),
                _s111(
                    0.19370437715364017299668765882381,
                    0.066517444781881577464741673473775
                    ),
                _s111(
                    0.076401248439387560468254911909187,
                    0.0044387813770613007568055630602655
                    ),
                _s21(0.1215915082227280044392545172266),
                _s111(
                    0.209048087452689630604774294769,
                    0.0046635793926885863685701332403891
                    ),
                _s111(
                    0.29854299405924263801892554849117,
                    0.0047036817644770118850262481870566
                    ),
                _s111(
                    0.33437904003403105409278809146273,
                    0.025182066703868666108167264025512
                    ),
                _s111(
                    0.12323080238069512477715681793169,
                    0.065776573824742854772656838431388
                    ),
                _s111(
                    0.33851416242984571855093801389233,
                    0.12612409498498941941507065213661
                    ),
                _s111(
                    0.35440360218068748258720004415744,
                    0.19487095092351842924645557434142
                    ),
                _s111(
                    0.26306829775780833706284381518364,
                    0.19100142457228306593144803193292
                    ),
                _s21(0.18240956151745298953057022289716),
                _s111(
                    0.43456617396466968128174894076231,
                    0.02753340612454985204798104771481
                    ),
                _s111(
                    0.16407098706987833574252433086152,
                    0.028063921981372955201358243854412
                    ),
                _s21(0.36228727935294983052988138602057),
                _s111(
                    0.042681999706080433705516301689041,
                    0.015902416268934672464118566688798
                    ),
                _s111(
                    0.093959794652729919461913932619057,
                    0.027294230652095704742840503081656
                    ),
                _s111(
                    0.13540885351993447169036013117013,
                    0.0056912114454160885997692932502306
                    ),
                _s21(0.43674324854846020764151179888262),
                _s21(0.27242804078392824107538918178154),
                _s111(
                    0.39622151473965911642760884527305,
                    0.005162347016621281058036811942699
                    ),
                _s21(0.49731933900030860282816091251702),
                _s111(
                    0.029484042597673956354915562753704,
                    0.00053370866069444535749021356719296
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.004214758463912433883152453188975),
                numpy.full(3, 0.00017172990137104942468678980154104),
                numpy.full(6, 0.0059249227450920147883356704504482),
                numpy.full(6, 0.0059442201844244871419505014864301),
                numpy.full(3, 0.0038019326684155175153829396834688),
                numpy.full(6, 0.0068771843875359256357175391280748),
                numpy.full(3, 0.0028444336676874951028018584478761),
                numpy.full(6, 0.0040924989683471987760409642912016),
                numpy.full(6, 0.0088726545060173444449149483165618),
                numpy.full(6, 0.0075343229295464820076446697134052),
                numpy.full(3, 0.0077841287323308469014853338770732),
                numpy.full(3, 0.00084655014532888889814677262744939),
                numpy.full(6, 0.0068040067561018738128716234210671),
                numpy.full(6, 0.0012066965685421181155010859501611),
                numpy.full(3, 0.0073869118349142885461174099139051),
                numpy.full(6, 0.0019589485778932435157537933732866),
                numpy.full(6, 0.0022744459009986780635765612529568),
                numpy.full(6, 0.0053646848461863093012265838596212),
                numpy.full(6, 0.0058700698030655262212872321479898),
                numpy.full(6, 0.011303023542937485123353969678306),
                numpy.full(6, 0.014316485269667588811858161811095),
                numpy.full(6, 0.012926023450118294440080637252012),
                numpy.full(3, 0.010752850965432809786603660918464),
                numpy.full(6, 0.0062815965808916628801687659682508),
                numpy.full(6, 0.0047019369941059667975799444504668),
                numpy.full(3, 0.015596091325825796361722886942984),
                numpy.full(6, 0.0018305068761488277462659432624979),
                numpy.full(6, 0.00382188054709502025846421651054),
                numpy.full(6, 0.0019198805574689176158305004731994),
                numpy.full(3, 0.012404959028146008346000308716203),
                numpy.full(3, 0.014914550762685758374897773272937),
                numpy.full(6, 0.0026425679231632510990413400357792),
                numpy.full(3, 0.0027913181197407686329486657759208),
                numpy.full(6, 0.00033562171146640224065236065543195),
                ])
        elif index == 31:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s3(symbolic),
                _s21(0.48615246791305980749502825684294),
                _s111(
                    0.13909062847209461455690649557882,
                    0.10666968086407751050505742244438
                    ),
                _s21(0.41958808086426048984931948341944),
                _s111(
                    0.19723313078965306817875179488104,
                    0.0032611556637282505123819284932983
                    ),
                _s111(
                    0.23852415098431002503444667826602,
                    0.013139817840403620919779773530426
                    ),
                _s21(0.079206796506698645657074612240253),
                _s111(
                    0.02975072938598998751985786658237,
                    0.0023442211286868733673772054963996
                    ),
                _s21(0.017731349249714062780956468973933),
                _s111(
                    0.39578393329688537518355800879966,
                    0.0019614003698949870869893553009046
                    ),
                _s111(
                    0.35168005877608098360050792170723,
                    0.1526365657752196865156797968973
                    ),
                _s111(
                    0.20248219426175837173512130799879,
                    0.11342527834750284896977187892534
                    ),
                _s111(
                    0.42255395522221506716621355889,
                    0.054521384444683095426382848439811
                    ),
                _s111(
                    0.12468050884744401666377169353448,
                    0.060604929160772151103121935366406
                    ),
                _s111(
                    0.25554623640285731183017130349463,
                    0.037588952157517732370451852215149
                    ),
                _s111(
                    0.074503129935386320724306355593389,
                    0.0043863301700615852888398608689818
                    ),
                _s111(
                    0.41680727552365056682725655812886,
                    0.017273414324937101756342976184492
                    ),
                _s111(
                    0.19287172300619847291687804013997,
                    0.062578022014310871920833350966997
                    ),
                _s111(
                    0.047347818939552459451385294349203,
                    0.018407947031282917275717509441113
                    ),
                _s21(0.21843649679092809110388908679191),
                _s21(0.17245078718388606926746338618082),
                _s21(0.051095180822381385186897550490234),
                _s111(
                    0.34190500534752768934662834879714,
                    0.042903208942771387190820243344231
                    ),
                _s111(
                    0.32581395305750971778450701661229,
                    0.013189083779015684698044587029263
                    ),
                _s111(
                    0.28942594875713730987036549562486,
                    0.0011968816307095387402021589123163
                    ),
                _s111(
                    0.2987897956760133454300019671621,
                    0.21913276143017678236160397647493
                    ),
                _s111(
                    0.27447574774279502716293320084683,
                    0.081129891569330921100470047347482
                    ),
                _s111(
                    0.35322987389141561914984619459984,
                    0.095278114482016779136810285591491
                    ),
                _s21(0.49774862062647029311275000271722),
                _s111(
                    0.26636788247507180299581537514585,
                    0.1468887080021118560295241568475
                    ),
                _s21(0.38516846924568008554517859744433),
                _s21(0.29749149036799287470764273818236),
                _s111(
                    0.09604815210105114997668592653903,
                    0.027530630078587428956497597674641
                    ),
                _s21(0.0050828094627278708316254269460485),
                _s111(
                    0.16740782477835609118527352318765,
                    0.025875108219938122666084139460055
                    ),
                _s21(0.45034094173901821314635513779581),
                _s111(
                    0.13067763377028836277467568649085,
                    0.0057973186847397622504743490255103
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(1, 0.0083431208138863716451842500150846),
                numpy.full(3, 0.0040439883965193655109454020800179),
                numpy.full(6, 0.0058062932483636674569302399220189),
                numpy.full(3, 0.0088430826430883116704786445077798),
                numpy.full(6, 0.0012838516987696961172806936114204),
                numpy.full(6, 0.0028265142759277386727839666817174),
                numpy.full(3, 0.0042237298511032305918995026024181),
                numpy.full(6, 0.00050550904687225829324104734468596),
                numpy.full(3, 0.00098686614502708321176285388431917),
                numpy.full(6, 0.0013026954489734516227727429910979),
                numpy.full(6, 0.010192579444341274262470441326086),
                numpy.full(6, 0.007866870495738138652984691691726),
                numpy.full(6, 0.0071208092414187916689902913930816),
                numpy.full(6, 0.0049641144765076699299059654354795),
                numpy.full(6, 0.0054364374730135536327491726066986),
                numpy.full(6, 0.0011525829400842612783173807408691),
                numpy.full(6, 0.0041783326918215304786407671259906),
                numpy.full(6, 0.0063624230528668775786528758764828),
                numpy.full(6, 0.0018127692882839107284968660329159),
                numpy.full(3, 0.011237003508013174398521468050714),
                numpy.full(3, 0.0095591959667284181398063232977943),
                numpy.full(3, 0.0032590866501857710047571063808041),
                numpy.full(6, 0.0066899592450456260425207567082523),
                numpy.full(6, 0.0036397134849474400744209001676392),
                numpy.full(6, 0.0009293703376931178577027761151765),
                numpy.full(6, 0.012895586787984193472212205060013),
                numpy.full(6, 0.0084758977171366182863034974445765),
                numpy.full(6, 0.0096222755316967225902273459809358),
                numpy.full(3, 0.0023276606420564320665204344760308),
                numpy.full(6, 0.011599669031385622625288510119146),
                numpy.full(3, 0.013739395196568263425534557699832),
                numpy.full(3, 0.012359040509346901920745207354595),
                numpy.full(6, 0.0036665867049268454154813460041555),
                numpy.full(3, 0.00034440137927258108939381879431748),
                numpy.full(6, 0.004445337991252401270686286100512),
                numpy.full(3, 0.010433977295780582619573480449208),
                numpy.full(6, 0.0018212527841224722251057920612272),
                ])
        elif index == 32:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.0014574454623699960928662778842528),
                _s111(
                    0.20683168631590207728382782302181,
                    0.15886794122904668335167432996975
                    ),
                _s111(
                    0.44676142653316705754340224483135,
                    0.014766442430854609038809583622015
                    ),
                _s21(0.49865089357884733467317138263189),
                _s111(
                    0.23246620764637869388233078609472,
                    0.051431127240233004536278838047479
                    ),
                _s111(
                    0.11683492670695798084402968185587,
                    0.019559740364592332299633003710662
                    ),
                _s111(
                    0.32824054584493401035362710309253,
                    0.012618566750157142476855595349733
                    ),
                _s111(
                    0.25935093200312021210061404563916,
                    0.021062156675639160581433452598795
                    ),
                _s111(
                    0.1654639982373495864465131078538,
                    0.1175435092543479168392925250652
                    ),
                _s111(
                    0.38246490738093727219101417291267,
                    0.029298850540485161765447511368629
                    ),
                _s111(
                    0.39781707264672087785504525338517,
                    0.003442821652274290588127036401571
                    ),
                _s21(0.48116811599583680465385465256298),
                _s111(
                    0.32541746964669014280029535198219,
                    0.090370281144864205393606641772195
                    ),
                _s21(0.45228575651160052699914299686186),
                _s111(
                    0.11333919148760312305027005272606,
                    0.050697635926740433626664113965624
                    ),
                _s111(
                    0.3110416328276417502244950214866,
                    0.047944478915561739305682504853682
                    ),
                _s111(
                    0.29883713538891299464399260564884,
                    0.0012766573802798304189189503653161
                    ),
                _s21(0.37632875804791900182308660196979),
                _s111(
                    0.15211228094378378643002415263567,
                    0.0042625634151115725540806091900697
                    ),
                _s111(
                    0.088661705033911549652583726772053,
                    0.0038525119887189992001816489583852
                    ),
                _s21(0.28301827984957322041438208655897),
                _s111(
                    0.31915258059306055052682569548033,
                    0.20190014863247661797831704906531
                    ),
                _s21(0.41367978432541339612384164928171),
                _s111(
                    0.16675569358213337607109843959011,
                    0.067710393221269095096865528910129
                    ),
                _s21(0.030269191040444305158298672945288),
                _s21(0.012810196480111965778556034789047),
                _s111(
                    0.24213792401943282841575674137468,
                    0.095572417110654464451918535782973
                    ),
                _s111(
                    0.27986174799782974750817077163953,
                    0.15037086457345822193050982534828
                    ),
                _s111(
                    0.067398400207256697201596044333727,
                    0.024349850684587075510488811093475
                    ),
                _s111(
                    0.37168796669342035410688335776626,
                    0.12938786736692337429221458160532
                    ),
                _s111(
                    0.40562814906588287128473423883937,
                    0.063227420456501166534839267828476
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s21(0.062010649826264363373062757581289),
                _s111(
                    0.22198016573748106763882135701731,
                    0.0052666330207657266311770024644716
                    ),
                _s111(
                    0.17832568203786295913720771188737,
                    0.026158881979650974875697343558692
                    ),
                _s111(
                    0.042622190591409538319455252635676,
                    0.0055547678704322100910016934601372
                    ),
                _s21(0.229277996928070005670179524396),
                _s21(0.10195882690026968516835109295075),
                _s111(
                    0.01434430037928038266539914038517,
                    0.00062309802034501055088033433870033
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.000053323902333416106400254541987731),
                numpy.full(6, 0.0083492191295379379607496132394322),
                numpy.full(6, 0.0030406522577729978791953972317799),
                numpy.full(3, 0.001414627247662839331887829984057),
                numpy.full(6, 0.0052860436025324795676418401094526),
                numpy.full(6, 0.0024932699246690685111871599878089),
                numpy.full(6, 0.003020581056713626437496351816275),
                numpy.full(6, 0.003644175576876181494317376340312),
                numpy.full(6, 0.0074810896991601560555385628545728),
                numpy.full(6, 0.004568154135572013594483137848108),
                numpy.full(6, 0.0016852036405342876762487466186547),
                numpy.full(3, 0.0055800151424132688782584690974637),
                numpy.full(6, 0.0082092066464793067843961413896148),
                numpy.full(3, 0.0083785907041262422595237160067135),
                numpy.full(6, 0.0044656768476199326771769516189161),
                numpy.full(6, 0.0062028347215228412773041773070433),
                numpy.full(6, 0.00088889254315192676504862454858492),
                numpy.full(3, 0.01266129456048602771725361565265),
                numpy.full(6, 0.0014852293291851673203994954890674),
                numpy.full(6, 0.0011127063455906364256688083694641),
                numpy.full(3, 0.012882733177175360884631111259188),
                numpy.full(6, 0.011973359102482773113618885833645),
                numpy.full(3, 0.010880466026934249125420923745024),
                numpy.full(6, 0.0058823160628198555212815224984492),
                numpy.full(3, 0.0018592782531938896857646658701338),
                numpy.full(3, 0.00080174105167307369825768250562602),
                numpy.full(6, 0.0084487434719511223349188988017484),
                numpy.full(6, 0.010211455916366077598470389560429),
                numpy.full(6, 0.0024899591532165259138039824114071),
                numpy.full(6, 0.0098885056550222806063784672836171),
                numpy.full(6, 0.0074091131429364931200787471935183),
                numpy.full(1, 0.013030070995762573565990654144053),
                numpy.full(3, 0.003976348594925360105011977111671),
                numpy.full(6, 0.0019455932409830669760362284180765),
                numpy.full(6, 0.0042608365965001633997223569106397),
                numpy.full(6, 0.0010553743696176169018919035445515),
                numpy.full(3, 0.012535597725648880339379126948595),
                numpy.full(3, 0.0066293991150591530370229835984074),
                numpy.full(6, 0.00017008824774248790820827892340005),
                ])
        elif index == 33:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.086684239934569733403885167143719),
                _s21(0.40942796080264335789831473750982),
                _s111(
                    0.25815292878950676607686672575016,
                    0.086928635963286975610775750266817
                    ),
                _s111(
                    0.28496240197208291608117879251431,
                    0.11409203532283129909402218494055
                    ),
                _s21(0.37833353829624275368490350813993),
                _s21(0.49897971786005120720692194814208),
                _s111(
                    0.13406763384193414260892149363411,
                    0.091665331440051169079133873264866
                    ),
                _s111(
                    0.32691375020967157776175511558191,
                    0.21593939124341559037588409534933
                    ),
                _s21(0.25966066800872120209981351971012),
                _s111(
                    0.10084571598277561827694726457751,
                    0.022390316286583462861847746555183
                    ),
                _s111(
                    0.35523282540476398732937672183118,
                    0.099241937888028235915035812500651
                    ),
                _s111(
                    0.15840273419572484405682982860673,
                    0.020443675144174764098590795531386
                    ),
                _s21(0.47851197325638217631900795822411),
                _s111(
                    0.4012397484580546941894954458687,
                    0.058612118456650833465282430146349
                    ),
                _s111(
                    0.22732201316496659764736410630696,
                    0.01942491016557721264039335602839
                    ),
                _s111(
                    0.10400400013142704642525252037482,
                    0.050870192193764943302235508354503
                    ),
                _s111(
                    0.25161901936303670587634136664988,
                    0.0038062521288190870719914971813455
                    ),
                _s111(
                    0.19467152737204624402976673304363,
                    0.09395371036958993507480321518488
                    ),
                _s111(
                    0.17563963145803316213221778975729,
                    0.0036669776240120998599947063245873
                    ),
                _s111(
                    0.16542250395062627567949654189123,
                    0.050425703506065786761849786581334
                    ),
                _s111(
                    0.060482924090960285482021334627394,
                    0.0041121482809411533620253142203631
                    ),
                _s111(
                    0.33210356535752328062830463297139,
                    0.0043366708649928965603782236806839
                    ),
                _s111(
                    0.37941321684563875501696845549601,
                    0.14376417624054298010939641108396
                    ),
                _s21(0.023517443057913169160168272626804),
                _s111(
                    0.056568897248945651690568306749463,
                    0.021865818028370799119005418153264
                    ),
                _s21(0.30602386176036062032313753985622),
                _s21(0.14648905071664279703668095863974),
                _s21(0.054379203279496399107536698264657),
                _s111(
                    0.29098491626933011621441428450629,
                    0.16830733134250228878229520285562
                    ),
                _s111(
                    0.23684539448315156050309426989228,
                    0.048513979905208350923303097084203
                    ),
                _s111(
                    0.41454915297644301732280152430399,
                    0.0047372398809321298392971179394802
                    ),
                _s111(
                    0.30753618824094102801468181463031,
                    0.022135213907368180883525139396134
                    ),
                _s111(
                    0.11092666443347038081700973712993,
                    0.004393395109466625111034660994398
                    ),
                _s21(0.21819201586325396303785403094487),
                _s111(
                    0.31886312205636779071710155108764,
                    0.055160205356247328190026963273698
                    ),
                _s21(0.49199134445655327342218575518451),
                _s111(
                    0.3953677591013827776176428211142,
                    0.024399888469638662591600320838045
                    ),
                _s21(0.45339996161780528522617012208605),
                _s111(
                    0.21375783029735308284357643858972,
                    0.15063494182918608390955994202054
                    ),
                _s21(0.0047266605105681039478873612905816),
                _s111(
                    0.024779370217540628313928951140415,
                    0.0045023852882973229147156567184492
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0032023640124142048739750967657622),
                numpy.full(3, 0.0068346799344680854155768488467014),
                numpy.full(6, 0.00501082345657489411288971055546),
                numpy.full(6, 0.006266671514597953997320729841746),
                numpy.full(3, 0.0089341618081367398654579625187736),
                numpy.full(3, 0.0010410912372864206795195918106253),
                numpy.full(6, 0.0051060923018633094664616213804899),
                numpy.full(6, 0.009639246858840778084399681323672),
                numpy.full(3, 0.0097388572366853671978795387616727),
                numpy.full(6, 0.0024212380388684937883998177559395),
                numpy.full(6, 0.0076973467270549324479462656148706),
                numpy.full(6, 0.0029882446919490308137500787050675),
                numpy.full(3, 0.0054643256840460344145840173631233),
                numpy.full(6, 0.0061988540259433594751495123266679),
                numpy.full(6, 0.0033169972939130725047893557203419),
                numpy.full(6, 0.0037089296125892631657349261227552),
                numpy.full(6, 0.0015426465184705627653738188610475),
                numpy.full(6, 0.0066121724110684191526364376318673),
                numpy.full(6, 0.0013551781957506493853195466887438),
                numpy.full(6, 0.0049036283435529124798156335095857),
                numpy.full(6, 0.00091576615718100729388391935449569),
                numpy.full(6, 0.0018218162644265219030878226402802),
                numpy.full(6, 0.0092423799017096075609741779767361),
                numpy.full(3, 0.0013813690630279039675038718064968),
                numpy.full(6, 0.001960631233693213500026487839849),
                numpy.full(3, 0.012088739980916558016401500432842),
                numpy.full(3, 0.0073774464967341880963588518235881),
                numpy.full(3, 0.0032093504439416188195275454512005),
                numpy.full(6, 0.010209917786396493163804847710144),
                numpy.full(6, 0.00546377043737215336622131435287),
                numpy.full(6, 0.0020111020097847252089391984830089),
                numpy.full(6, 0.0042683347026344800840863270200627),
                numpy.full(6, 0.0012878764088953661984957990951069),
                numpy.full(3, 0.0099263761795441988993506939476073),
                numpy.full(6, 0.0065998833272567722390003802831257),
                numpy.full(3, 0.0038623620299660401788514807724095),
                numpy.full(6, 0.004947432808808186575044622741984),
                numpy.full(3, 0.0093337977696465760168257332065444),
                numpy.full(6, 0.009181481557927099542980980107203),
                numpy.full(3, 0.00029348273357801739472278653752721),
                numpy.full(6, 0.00064400177434743147186589300111156),
                ])
        elif index == 34:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.38512625183828101969680419254726,
                    0.021096760270101908015060797424162
                    ),
                _s111(
                    0.052820067345498798714885078556375,
                    0.0033881121503899924277959039102701
                    ),
                _s21(0.045982595154127250025235120269461),
                _s111(
                    0.050898765283131619036903666047845,
                    0.018208328799472352929384893281939
                    ),
                _s21(0.02083874751496854459875767454686),
                _s111(
                    0.12912437207260851035666365172043,
                    0.060510770643312189063795998961649
                    ),
                _s111(
                    0.087817902777524478493507945986305,
                    0.03591989136357774435488394712972
                    ),
                _s21(0.075762174186790875640220107594336),
                _s21(0.37660198051754571220352610478789),
                _s111(
                    0.27355373802481923697263040817808,
                    0.1640610286702125939455608418683
                    ),
                _s111(
                    0.094477065632374163099096602984735,
                    0.010683263523588402615098865968091
                    ),
                _s21(0.28735583982216495803624567374924),
                _s111(
                    0.41115223330360054298175094895014,
                    0.031132680306373656328092642202672
                    ),
                _s111(
                    0.3594475694982553255274100761827,
                    0.13319262322170576669505468876378
                    ),
                _s111(
                    0.38841008533043709290479191842792,
                    0.074297319237294153700985041421363
                    ),
                _s111(
                    0.32535504334205774221409824249099,
                    0.20516649781476186504903753351473
                    ),
                _s111(
                    0.17478047948106845162209604332071,
                    0.090219606125175470127476810116033
                    ),
                _s111(
                    0.19416461814956333715118429558775,
                    0.04391587290451137373943848868728
                    ),
                _s21(0.47441249890284560954301205127458),
                _s111(
                    0.24832787340457900742014954089071,
                    0.0689638299646016222582127841553
                    ),
                _s111(
                    0.22299204126120093971219669196546,
                    0.12518179814288659476377317186519
                    ),
                _s111(
                    0.14960442354895113916484301004967,
                    0.0046702985612832350654938081970465
                    ),
                _s21(0.11117270128584573407567388067239),
                _s21(0.49186496195768969613724859159279),
                _s111(
                    0.32839141369212664837070754396277,
                    0.048925922503864367545065093845449
                    ),
                _s21(0.15088772276287299186658091037198),
                _s111(
                    0.14238550032454284355271635258644,
                    0.024658249778207267858406454208758
                    ),
                _s111(
                    0.42384029972036885348122877849639,
                    0.0059599432497442501327953694319131
                    ),
                _s21(0.0041579573923190450007642821454266),
                _s21(0.24043491041381679306543528343322),
                _s111(
                    0.26769041934430564520491346765538,
                    0.028518722842285332488257357235445
                    ),
                _s21(0.41551159674483718682799222704665),
                _s21(0.49954218266151180551790778797915),
                _s111(
                    0.34541137895290114981568644555639,
                    0.015562643301015446933777788218238
                    ),
                _s111(
                    0.35344951965766379944866351063409,
                    0.00092571823393377039279135803617303
                    ),
                _s21(0.44856426587870827471387580887119),
                _s111(
                    0.30333563947178920523239966152255,
                    0.099286211618585356118152646378514
                    ),
                _s111(
                    0.021755560320183967673414530001464,
                    0.0039745058725184397403455181669523
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.20754686827352048533168144366297,
                    0.013779639405368733490778925623048
                    ),
                _s21(0.19438654357896620992861680102265),
                _s111(
                    0.2135602395179478542516577470156,
                    0.00077213912032697152213689119841515
                    ),
                _s111(
                    0.27938643178222376456868782533148,
                    0.0054617908942933969709742906708799
                    ),
                _s111(
                    0.096866922575547169785110400676201,
                    0.0000047096910185114333517329210283201
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.00010168597236713145917918943929861),
                numpy.full(6, 0.000654047966587507558417734141509),
                numpy.full(3, 0.0022989665688091104080085169976582),
                numpy.full(6, 0.0015198116582616399702586923478535),
                numpy.full(3, 0.0010996805664631989756818136999616),
                numpy.full(6, 0.0046696376839459277753469832100408),
                numpy.full(6, 0.002952115630562181900649888768771),
                numpy.full(3, 0.0039973734536493486862999558412715),
                numpy.full(3, 0.011740006591257594597396114783444),
                numpy.full(6, 0.0098609303129047317031462902279874),
                numpy.full(6, 0.0017262732588417000723275290073269),
                numpy.full(3, 0.011761207639413641976017588121835),
                numpy.full(6, 0.0050361825013339413029696500484145),
                numpy.full(6, 0.0096578802294468123305173772307746),
                numpy.full(6, 0.0076119150208858810612064138709982),
                numpy.full(6, 0.011065863887599135196313949543339),
                numpy.full(6, 0.006503839712649749614965255795077),
                numpy.full(6, 0.0048326872534850940926992614595542),
                numpy.full(3, 0.006484225213838527719652299177714),
                numpy.full(6, 0.0065935144677494465913159465303958),
                numpy.full(6, 0.0082852665131006666967910687292887),
                numpy.full(6, 0.0013994293854030885665331842268853),
                numpy.full(3, 0.0058334336795542317687539090881376),
                numpy.full(3, 0.0037293709434181781422060646508304),
                numpy.full(6, 0.0060952640324883482213230881835713),
                numpy.full(3, 0.0076873106859636912940833092617121),
                numpy.full(6, 0.003143206148159292408451855513968),
                numpy.full(6, 0.0022313317933533029898637444936647),
                numpy.full(3, 0.00022696135677094365139812751927838),
                numpy.full(3, 0.010813699316269638891106967493837),
                numpy.full(6, 0.0044357309734419606773044590628338),
                numpy.full(3, 0.010647444842488946726436119754243),
                numpy.full(3, 0.00076092616621810198263132006627822),
                numpy.full(6, 0.0034883273457438320769888937537655),
                numpy.full(6, 0.00073184587367011224932394773406912),
                numpy.full(3, 0.0088609393001530497885314118510771),
                numpy.full(6, 0.0082507974307529598571956607409103),
                numpy.full(6, 0.00049796757319711846731972276887466),
                numpy.full(1, 0.012100964930171137684661782846097),
                numpy.full(6, 0.0028058181373137295814677588248264),
                numpy.full(3, 0.0094001410371983655921353297437397),
                numpy.full(6, 0.00057765057423475910923783062591089),
                numpy.full(6, 0.0019626288054833393547132355726995),
                numpy.full(6, 0.00028734535460813439989166698086861),
                ])
        elif index == 35:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.3014351686173180200524148644439),
                _s21(0.49164140398289072331460736357694),
                _s21(0.35779313579859713973298277598186),
                _s111(
                    0.055045479691531689579611117351936,
                    0.0020682202154058670016415942896076
                    ),
                _s111(
                    0.44537646491529750324099579373737,
                    0.0089049941861277531821820905320485
                    ),
                _s111(
                    0.15238400252431525193080872153866,
                    0.0021159775630398523960923020410077
                    ),
                _s21(0.26241396010934548382091805229993),
                _s111(
                    0.39751661002823135472949554364254,
                    0.0032612734291311844275561498600889
                    ),
                _s21(0.40281645058578187085235887962273),
                _s111(
                    0.1560787694034761239405739044613,
                    0.045167894813128594397727096006091
                    ),
                _s21(0.47308896550066417355947625525003),
                _s111(
                    0.19729567627655875831792682639624,
                    0.0086060217057567800570629121279222
                    ),
                _s111(
                    0.050093836899926241221776997385247,
                    0.013974353251568308049170014839065
                    ),
                _s111(
                    0.298859063014319120524487525992,
                    0.18747133249989443557156491616345
                    ),
                _s21(0.062868049044065832680233542800642),
                _s21(0.4415974337549303671477268240337),
                _s21(0.019627159983470849299636883494688),
                _s111(
                    0.33476334326533137911809235790699,
                    0.2327223440759484356922673482711
                    ),
                _s111(
                    0.209372824976375347510857623907,
                    0.029001884614684463660842035144076
                    ),
                _s111(
                    0.10656474486138343628019703947397,
                    0.053567482867753488601776312611099
                    ),
                _s111(
                    0.32136262766954331722108603295684,
                    0.0034961943491434885111939940911523
                    ),
                _s111(
                    0.24158702634798757088881075218504,
                    0.0011760427968417102046172834239476
                    ),
                _s111(
                    0.33315309972076488420869617256321,
                    0.11395392874414831587596111082982
                    ),
                _s111(
                    0.15511655481330346273505563403979,
                    0.084938599511554983583797145360595
                    ),
                _s111(
                    0.37101415167746192435395094121426,
                    0.15256518634721628527103649769338
                    ),
                _s21(0.040286868830193527612143047463),
                _s111(
                    0.27088366180777207232496448651032,
                    0.013618678109076597337976131540528
                    ),
                _s111(
                    0.35250674841546647950445568797316,
                    0.056226387443552348068810686446535
                    ),
                _s111(
                    0.40572013277819049302556980270183,
                    0.08175348943968816680635396246678
                    ),
                _s111(
                    0.21894968101499838765381347198724,
                    0.063642430189747335695159450217298
                    ),
                _s111(
                    0.20670924808556452648233984227418,
                    0.11539422083607405126296843810497
                    ),
                _s21(0.098526154668792450682903867781692),
                _s111(
                    0.25660108787909232496822702916498,
                    0.14818711628331062675506165946008
                    ),
                _s111(
                    0.13820629521124998435133828022587,
                    0.018597871061381355114356112917078
                    ),
                _s21(0.13953446298930737044476316588675),
                _s21(0.2215360105096920697277226373179),
                _s111(
                    0.42581020858548103029560200665348,
                    0.032971019926946322659123812719355
                    ),
                _s21(0.18075032213529961668311023452931),
                _s111(
                    0.27972592695224017304684186153074,
                    0.085379551572953806424156331276408
                    ),
                _s111(
                    0.022466683580211183953647165071965,
                    0.003633055842933938782072338151991
                    ),
                _s111(
                    0.083862258524455430386735391721244,
                    0.026020077662363919273085464819533
                    ),
                _s111(
                    0.28480034641446833344435940099593,
                    0.039456926156438076015372834758942
                    ),
                _s111(
                    0.35659410353657383112011774593851,
                    0.019770717704408124003588417784804
                    ),
                _s111(
                    0.097424231115138055861952300854933,
                    0.0050286974156273139122261259952037
                    ),
                _s21(0.0042772072684830632763542286437298),
                _s21(0.49991322248622513537238172173754),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0057479340296701791281573065508254),
                numpy.full(3, 0.0022963680920994285422540890110283),
                numpy.full(3, 0.0079953508418643076266061200118748),
                numpy.full(6, 0.00045419938237539701931339815246452),
                numpy.full(6, 0.0019717493309841691952286686134243),
                numpy.full(6, 0.00078266630543935302281339612849867),
                numpy.full(3, 0.0087901858933277923698002331728089),
                numpy.full(6, 0.0012646931023971697095664658608585),
                numpy.full(3, 0.0083203666123256195924429803908734),
                numpy.full(6, 0.003557256260909509655614058283622),
                numpy.full(3, 0.005275188285161489914231671364736),
                numpy.full(6, 0.0018428326631755046694244397742062),
                numpy.full(6, 0.0013289799356541578355636587940591),
                numpy.full(6, 0.0090234128551062183850134826236014),
                numpy.full(3, 0.0029682066390516002096851310871601),
                numpy.full(3, 0.0076051825305363510536683057928173),
                numpy.full(3, 0.0010131210327380781996863296984869),
                numpy.full(6, 0.0086055044940838447993912569060791),
                numpy.full(6, 0.0036104679969938313898900699494671),
                numpy.full(6, 0.0035235607672107945858109341824623),
                numpy.full(6, 0.0013780765220063653047091090999738),
                numpy.full(6, 0.00069502958595185644151735265368314),
                numpy.full(6, 0.0081297205980779889536535339696769),
                numpy.full(6, 0.0054896563598667055299310669387661),
                numpy.full(6, 0.0082359873228582471797789893959744),
                numpy.full(3, 0.0020648356265983247943124962730898),
                numpy.full(6, 0.0027797735193625662231629443049078),
                numpy.full(6, 0.0063317818814833934035575008701378),
                numpy.full(6, 0.0069457107199415825055017156563808),
                numpy.full(6, 0.005565941115686088797319006942461),
                numpy.full(6, 0.0073376101567626745817678730576262),
                numpy.full(3, 0.0050036396155573284191284593680021),
                numpy.full(6, 0.0087114266235608622611548220359297),
                numpy.full(6, 0.0027367494327220168972285176491668),
                numpy.full(3, 0.0067190798124173888459733255991639),
                numpy.full(3, 0.0091619089409372974037658067350699),
                numpy.full(6, 0.00470165758093218034173765977786),
                numpy.full(3, 0.00837190663701295860185128433997),
                numpy.full(6, 0.0071750089599327115901370521392923),
                numpy.full(6, 0.00047324697380048877766017221194308),
                numpy.full(6, 0.0025346621113677792987428456705843),
                numpy.full(6, 0.0050701573000113947427067796555698),
                numpy.full(6, 0.0040540720868840226397804475193782),
                numpy.full(6, 0.0012544783872410158196130090166232),
                numpy.full(3, 0.00024033373740484100604262740998811),
                numpy.full(3, 0.00062758434107056451114671085808747),
                ])
        elif index == 36:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.25500233607541949512398192492591,
                    0.03229226397376931487287858188622
                    ),
                _s111(
                    0.27112151360334001811107274181685,
                    0.094140209804408110823992306066949
                    ),
                _s111(
                    0.09268860448487556523855437307129,
                    0.06499367210424015969256280843294
                    ),
                _s111(
                    0.32945437658455049271590293810876,
                    0.073713664453418720763804061931842
                    ),
                _s111(
                    0.28837884113044209474991357720998,
                    0.050064988146891895002181963064969
                    ),
                _s111(
                    0.39217241640517385644856715365417,
                    0.065896338474894637343624276669001
                    ),
                _s111(
                    0.0076222500155876565014384583058651,
                    0.0012341185277631950702921614604898
                    ),
                _s21(0.41235734031363032320408416512899),
                _s111(
                    0.1782079366279756831465047335389,
                    0.10569582732760981950379029364796
                    ),
                _s111(
                    0.31024893145991363321152659319331,
                    0.12387167039555084420968853882356
                    ),
                _s21(0.4390483832458435331647405626611),
                _s111(
                    0.082915702133125166901044285685691,
                    0.0028073976185661223652120566753582
                    ),
                _s111(
                    0.37963867934694315360652864417291,
                    0.1106897783260211745887032399063
                    ),
                _s21(0.23505232545821376610592419608828),
                _s111(
                    0.19806829211454337021860101491218,
                    0.002756422613705629574247549278643
                    ),
                _s111(
                    0.14794794532207304233683730518179,
                    0.072051699096015864153101440488593
                    ),
                _s111(
                    0.22920276655346734799882429630095,
                    0.014428611570684238868189058010906
                    ),
                _s111(
                    0.35747385034438452143846881569617,
                    0.0027425666974118116972640999308381
                    ),
                _s111(
                    0.12524967222943776240902776924218,
                    0.039024329842215862904065202155452
                    ),
                _s111(
                    0.020980564600406259183373944408834,
                    0.0074746634659332896688891807535419
                    ),
                _s111(
                    0.26913161174400975632479692262961,
                    0.1755717786015191928604308593436
                    ),
                _s21(0.15082173477989161121181791008303),
                _s111(
                    0.34621987242189356873119205039997,
                    0.17122675885075284887776010462274
                    ),
                _s111(
                    0.44238774265806850271276008451039,
                    0.034306143454093658790713219254332
                    ),
                _s111(
                    0.27463388372265885201103376219503,
                    0.0030296355118470474300145636130801
                    ),
                _s111(
                    0.22370128465514409439692358922009,
                    0.072486958455644065671930296487127
                    ),
                _s111(
                    0.2264729475116298008371642825192,
                    0.13381702334066388620664456221865
                    ),
                _s111(
                    0.16336196682937046306520101881712,
                    0.017674220238250244727740776877251
                    ),
                _s111(
                    0.19079127285437891237885745352034,
                    0.042208217039582026008283813808654
                    ),
                _s111(
                    0.35816587063143068182878537693962,
                    0.034416320396989541191627655463323
                    ),
                _s111(
                    0.099384989205052216371792358239105,
                    0.01745299026102043350792153181998
                    ),
                _s111(
                    0.45023289789165244461487407689061,
                    0.0012278348447230405457289117058109
                    ),
                _s21(0.46427377763467002371082454568976),
                _s111(
                    0.30486029298667931229814434581011,
                    0.23626319006630857722958637938601
                    ),
                _s111(
                    0.31358360627069516476830742039205,
                    0.015522928528731724982861457640047
                    ),
                _s111(
                    0.13480628826668292454020641349379,
                    0.0038480457708450127921411046128769
                    ),
                _s21(0.19116136187730902246629035539923),
                _s111(
                    0.065828192432819855015812422071014,
                    0.038072469323013046746649004011892
                    ),
                _s21(0.0293500490934270145562944875861),
                _s21(0.30814521899109328546075933536758),
                _s111(
                    0.05319284391945779635039490706026,
                    0.012170254153940130281843007793491
                    ),
                _s21(0.11117826478838099324275910603754),
                _s111(
                    0.040647962635958589709322113351126,
                    0.00085855904468391444106475254919908
                    ),
                _s111(
                    0.40644756721228486943689468907724,
                    0.012335837810327154256797019919775
                    ),
                _s21(0.38100234960344190051056077420231),
                _s21(0.49448099674770043490118158909823),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.0030616831670681794051376732899791),
                numpy.full(6, 0.0049232719752900455260606407527321),
                numpy.full(6, 0.0033237208433952315770482284839712),
                numpy.full(6, 0.0047427364930337531703124254921969),
                numpy.full(6, 0.0041138012926497477751177015397185),
                numpy.full(6, 0.0052353425228937827953391587851771),
                numpy.full(6, 0.00013033992845265019696432858063866),
                numpy.full(3, 0.0076704945179086273098565856825717),
                numpy.full(6, 0.0052277042839383569906168381079187),
                numpy.full(6, 0.0066311375415485319144702122281638),
                numpy.full(3, 0.0068762957093961478172151852823822),
                numpy.full(6, 0.00069523463971707374574510331189471),
                numpy.full(6, 0.0069183724873925471126402252308174),
                numpy.full(3, 0.008067997716638237796745733816295),
                numpy.full(6, 0.0010177068493549157286667694008545),
                numpy.full(6, 0.0045309912970645343018541026675868),
                numpy.full(6, 0.0023792804956385682868685389992833),
                numpy.full(6, 0.0012168791097054403626811650636444),
                numpy.full(6, 0.0031130272403783083819790673047488),
                numpy.full(6, 0.00064818533281312525582010282492515),
                numpy.full(6, 0.0083451647460545622752384456750151),
                numpy.full(3, 0.0061710606814515137457975776991519),
                numpy.full(6, 0.0089038028492518081625957780578287),
                numpy.full(6, 0.0047638139693882780872377741060619),
                numpy.full(6, 0.0012331434914374479983841638391279),
                numpy.full(6, 0.0052810362353660750810300860244754),
                numpy.full(6, 0.0072039581630509769674214733375883),
                numpy.full(6, 0.0025500464663513038798351129230314),
                numpy.full(6, 0.0040931211574026578149172156263739),
                numpy.full(6, 0.0044693917436126364645808129074091),
                numpy.full(6, 0.0021012224230352472056395187787744),
                numpy.full(6, 0.00082208910731422006807610275045946),
                numpy.full(3, 0.0066612336212475384540749356307419),
                numpy.full(6, 0.010213345615529134321334461838031),
                numpy.full(6, 0.0030402213548300950278881436299552),
                numpy.full(6, 0.0011096101536170602471796121750917),
                numpy.full(3, 0.0080932250756890799815324013100259),
                numpy.full(6, 0.0026669011660034517595990037022139),
                numpy.full(3, 0.0015674237111508730546185300476561),
                numpy.full(3, 0.011008276161713617255886772347248),
                numpy.full(6, 0.0013356087640650201317228672428898),
                numpy.full(3, 0.0054235489241325678702158688457614),
                numpy.full(6, 0.00026617782389344208391368574367552),
                numpy.full(6, 0.0028876869913215207259343347916528),
                numpy.full(3, 0.010506346006817103243921225387974),
                numpy.full(3, 0.0028959157634685651437667668557156),
                ])
        elif index == 37:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.10230393215776038942336921827105),
                _s111(
                    0.31602409649663992132444343586255,
                    0.033829090682721268449822933145531
                    ),
                _s21(0.035020235875468501947471934532476),
                _s111(
                    0.10535941196028194987542464069424,
                    0.033145989556188382211881896964902
                    ),
                _s111(
                    0.074981021784113832257157119648981,
                    0.0020334760761173136690507308887381
                    ),
                _s111(
                    0.1194865933803552373373337100103,
                    0.055510403162458813953125341777516
                    ),
                _s111(
                    0.31923516504598916029116571847295,
                    0.23806084711702476533693995368031
                    ),
                _s111(
                    0.39178825772367013414193052935199,
                    0.075270548937509795797800404121681
                    ),
                _s21(0.25924349045654960210178277595049),
                _s111(
                    0.31754340721419831129637249452325,
                    0.053620831629113071062112349858354
                    ),
                _s111(
                    0.3267645245927317678154507714348,
                    0.091294767095042794653415499187448
                    ),
                _s111(
                    0.3187496668271801607966001687247,
                    0.13511574907028460762939269907494
                    ),
                _s111(
                    0.067457879081386864636374821246051,
                    0.040770123756678612942619718537768
                    ),
                _s111(
                    0.018379440921081184627033715785289,
                    0.002990277876563861959906641513652
                    ),
                _s111(
                    0.047656935862215985420451419435748,
                    0.017250960453807498868227052570945
                    ),
                _s111(
                    0.33572278703801007598718593613099,
                    0.18111640919553191219909471280818
                    ),
                _s21(0.13944123587229279152808070265133),
                _s21(0.4611684588908100347577237831536),
                _s111(
                    0.13567160791611764067782360237152,
                    0.09013027184829002960809478165719
                    ),
                _s111(
                    0.041769361435969812732607420826123,
                    0.004017097087231190245334506243355
                    ),
                _s21(0.37915371795503783203113389284347),
                _s111(
                    0.19126373743807623012081472000057,
                    0.080965320229254034403700906330752
                    ),
                _s111(
                    0.44892032995664287663429877444761,
                    0.016881458510130714006881120716625
                    ),
                _s111(
                    0.39708337913498853298483985216734,
                    0.041476678533636860634581046259786
                    ),
                _s111(
                    0.086226344062887231612686870821755,
                    0.013734586162212104739448389836039
                    ),
                _s21(0.017341175363902502822903580975),
                _s111(
                    0.28148795994228197454801015115455,
                    0.017918604330291788230907983487799
                    ),
                _s111(
                    0.19237683474425930131278756272775,
                    0.12847139005679287725204058119443
                    ),
                _s111(
                    0.25179424751743315932778737739543,
                    0.13732115973159557598642590154573
                    ),
                _s21(0.077988930180642711450465488650418),
                _s111(
                    0.36503479493632803478121195316509,
                    0.017441826494383764697977357831306
                    ),
                _s21(0.47924493555692034568432501757283),
                _s21(0.41206140547968950630502293859776),
                _s111(
                    0.25715663555025350877736770645366,
                    0.086198170278100264486990048719183
                    ),
                _s21(0.49841057441395697045007382252957),
                _s21(0.30912594868535053289933569022512),
                _s111(
                    0.1241816119341110627857762107449,
                    0.003411267800834652119298197794776
                    ),
                _s111(
                    0.17165072780936918349351448130016,
                    0.044555516711789470972751711322934
                    ),
                _s111(
                    0.39772310919828560748010180806439,
                    0.12209754888456262625301182744906
                    ),
                _s21(0.0036715668219832217918029162044199),
                _s111(
                    0.25789664566985651780429310061083,
                    0.19571037123642808600833472278447
                    ),
                _s111(
                    0.1441500744811936133110523090234,
                    0.018311391979833948640216477205167
                    ),
                _s111(
                    0.41225956100179108325089036713772,
                    0.0032622580352037452876055403983807
                    ),
                _s111(
                    0.25242846479143637152849272674502,
                    0.0034754415073156802927648280020431
                    ),
                _s111(
                    0.32936692748577454325973889137098,
                    0.0035387900825817599886210801720439
                    ),
                _s111(
                    0.20958148170051542247166905901425,
                    0.018844939055752260994674901623483
                    ),
                _s111(
                    0.18364016944623227334099095411648,
                    0.0036381021086962816022672781382663
                    ),
                _s111(
                    0.24169623246933752268131937040061,
                    0.04575328696131737766480630282354
                    ),
                _s21(0.18936426120019623397689321027703),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0015139897718580163925513410451786),
                numpy.full(6, 0.0020991920973494748879219895909269),
                numpy.full(3, 0.0011046836690446153992533648924592),
                numpy.full(6, 0.0019226251721820787724784008633998),
                numpy.full(6, 0.00048044301000187699568215645014258),
                numpy.full(6, 0.0030325474600894931053549135816003),
                numpy.full(6, 0.0073189063292417020513202317221093),
                numpy.full(6, 0.005388318842980985416566638322501),
                numpy.full(3, 0.0075850923563705291487037660291836),
                numpy.full(6, 0.0045692159189814848278286233510779),
                numpy.full(6, 0.0057203599064584805098049290958191),
                numpy.full(6, 0.0067120048490856740426997104755126),
                numpy.full(6, 0.0023170775093131488999796971475839),
                numpy.full(6, 0.00030866926197053260282205576045454),
                numpy.full(6, 0.0012047027694410606635695822973198),
                numpy.full(6, 0.0081637462521435939175320027515577),
                numpy.full(3, 0.00525006015432878039824699342056),
                numpy.full(3, 0.0058808346792778311784556126424908),
                numpy.full(6, 0.0043645240281899114999569259313846),
                numpy.full(6, 0.00054979655064731875557506026415517),
                numpy.full(3, 0.0086445565740853366755609257457868),
                numpy.full(6, 0.0052464381586921763475735533169637),
                numpy.full(6, 0.0032584894563912941599868111744776),
                numpy.full(6, 0.0047812349883803963730942991713056),
                numpy.full(6, 0.0016087719028868608343062715856129),
                numpy.full(3, 0.00087758725215081531225910908594101),
                numpy.full(6, 0.0029825665052993322539302365125833),
                numpy.full(6, 0.0060939488435528657106462390220189),
                numpy.full(6, 0.0070873407460566485361930884356582),
                numpy.full(3, 0.0035862336027496868497337254070107),
                numpy.full(6, 0.0031497526280811912079238692407605),
                numpy.full(3, 0.0049992428284758221422861737996442),
                numpy.full(3, 0.009078842505539653648648609946981),
                numpy.full(6, 0.0062518699531209620440824547446847),
                numpy.full(3, 0.0014156781091945123893342702595185),
                numpy.full(3, 0.010206636649173599581030321807386),
                numpy.full(6, 0.00094930532254722946427351138770794),
                numpy.full(6, 0.0040312520842928054905749973079593),
                numpy.full(6, 0.0081722175482304027047711293578332),
                numpy.full(3, 0.00017329533578085930875551508240657),
                numpy.full(6, 0.0089586590287218429099732883666605),
                numpy.full(6, 0.0024620987414923229849447070892849),
                numpy.full(6, 0.0014212929213219290304715363224864),
                numpy.full(6, 0.0013051564959186817691005804547067),
                numpy.full(6, 0.001445909527788727993878020718992),
                numpy.full(6, 0.0029345950580795215034177173929056),
                numpy.full(6, 0.0011964590052698317399322571238026),
                numpy.full(6, 0.004873504419922933871006644364971),
                numpy.full(3, 0.0082906132570537271501653427749507),
                ])
        elif index == 38:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.45907213603176458246435226305336),
                _s111(
                    0.28376551470174071081775285162444,
                    0.052297113902011395792653636262807
                    ),
                _s21(0.39326800625536008887161685490857),
                _s111(
                    0.12851656496969396603708894900162,
                    0.099079762701841230091659280756317
                    ),
                _s21(0.46818258920693570436742521357158),
                _s111(
                    0.041307504142861442947527895044092,
                    0.002064405149305127390232704359356
                    ),
                _s111(
                    0.089271980053414487687220423695186,
                    0.036730175649348289528728823611487
                    ),
                _s111(
                    0.33720529231798726867880776700086,
                    0.22594582448778563812468932838853
                    ),
                _s111(
                    0.27385137412417876884163127435613,
                    0.032701181990053704912142566151332
                    ),
                _s111(
                    0.039916262629419480236709324769684,
                    0.013069509044329950644226919633182
                    ),
                _s21(0.017504504046267431378756512961672),
                _s111(
                    0.30810683275938431868662866211106,
                    0.07371761457101587514331943943538
                    ),
                _s21(0.14548011465286077639870973551104),
                _s111(
                    0.21962471313843564785243834640827,
                    0.002703882214543481675509477044714
                    ),
                _s111(
                    0.27346460711428144393647832660225,
                    0.219158263446028715003193404479
                    ),
                _s111(
                    0.06868300285555269396743358712642,
                    0.02072281188151401137980906844503
                    ),
                _s111(
                    0.18301359984017947616192388543367,
                    0.10062172089207602255388653984331
                    ),
                _s21(0.0030471742663605824001934196515523),
                _s111(
                    0.22879948322992527113739916388472,
                    0.069489817833509195680446064902791
                    ),
                _s21(0.058736160112022102583728238121706),
                _s111(
                    0.10188271148693912620437139617314,
                    0.068377355422513814088301691932677
                    ),
                _s111(
                    0.24356367339581708170719827968794,
                    0.014320441363316447634213302215118
                    ),
                _s111(
                    0.20588771651790122386589144050365,
                    0.038967856742294220042596183968835
                    ),
                _s111(
                    0.20186950888760312532158978505371,
                    0.14939646191794411417287377701137
                    ),
                _s111(
                    0.15911602101054522284614758654491,
                    0.062228211818953253430972617156012
                    ),
                _s111(
                    0.17794763585559181479553300407781,
                    0.017619241470485949705901195353563
                    ),
                _s111(
                    0.16203674794969208525148697426643,
                    0.0039477276652124153357567547372951
                    ),
                _s111(
                    0.29185498385852457923248010865898,
                    0.0029311798861728812161383527799786
                    ),
                _s111(
                    0.37187869174958914418080707858889,
                    0.0027779809824385259329705893488835
                    ),
                _s111(
                    0.13496937265246532531371790350104,
                    0.034322185835850192084000712112331
                    ),
                _s21(0.037383557501746567662958732953433),
                _s21(0.28550477829126408600697436719347),
                _s111(
                    0.25245342990642194472137022807325,
                    0.10872403934192483832716404154053
                    ),
                _s21(0.42033350177001423005917740430889),
                _s111(
                    0.32423516410830452563673290947146,
                    0.014949107908045373682707924156078
                    ),
                _s21(0.20768942165386299240854257245014),
                _s21(0.49219627295531079682666670364117),
                _s111(
                    0.43741619064662571006510949966458,
                    0.037324077159263422625562800664488
                    ),
                _s111(
                    0.45599880366120932438829635013292,
                    0.0029632719316369204765033320555992
                    ),
                _s111(
                    0.075487285700568336082153242582021,
                    0.0042029781607734603186810846424577
                    ),
                _s111(
                    0.32605412665294664076256852932457,
                    0.11427418738045437433721280358451
                    ),
                _s111(
                    0.4011995885054882178111566528747,
                    0.11288808531292145207613016639107
                    ),
                _s111(
                    0.26876066034126400519596994400147,
                    0.16019667789975580569238278831731
                    ),
                _s111(
                    0.40601470257387719695930544026618,
                    0.015155128640289381967377890771781
                    ),
                _s21(0.35656559398302617582716178586648),
                _s111(
                    0.3835103468343401980349466858887,
                    0.07004218150043782955028548618264
                    ),
                _s111(
                    0.016447064636943181064621482020815,
                    0.0034429885015807508054199107497701
                    ),
                _s111(
                    0.35429778616269475007748091821817,
                    0.037667614478677257016924184444153
                    ),
                _s111(
                    0.3419951757983160694881959886541,
                    0.16599842667671561153765721579527
                    ),
                _s111(
                    0.11528889107927841894306450821189,
                    0.012032531111165113037011713487608
                    ),
                _s111(
                    0.11652810181240256723345702106015,
                    0.00029822168152010235911031555613536
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0031639644402839227298908428609207),
                numpy.full(6, 0.0024850052311426517321248205426254),
                numpy.full(3, 0.0058616582191086431077964854381819),
                numpy.full(6, 0.0036964891607068277574099060788353),
                numpy.full(3, 0.0039302169037011433084560806865839),
                numpy.full(6, 0.00034770439899369939368174188412526),
                numpy.full(6, 0.002073826873940778004686440445841),
                numpy.full(6, 0.0073710410900112498522942627078269),
                numpy.full(6, 0.00312539811443985276973423217093),
                numpy.full(6, 0.00090617621445205684343413889600718),
                numpy.full(3, 0.00069946976732960115417369895935593),
                numpy.full(6, 0.0049956277697466920536097219938639),
                numpy.full(3, 0.0052024225110438605290733322349531),
                numpy.full(6, 0.00092566819884991224618131527941813),
                numpy.full(6, 0.0082821664626929521715105354314857),
                numpy.full(6, 0.0015368424658073105368511965963428),
                numpy.full(6, 0.0052227407388143726957324024062719),
                numpy.full(3, 0.00012404666265310360371433615627593),
                numpy.full(6, 0.0047183927884199089052249645949856),
                numpy.full(3, 0.0025063822165144870368436682333483),
                numpy.full(6, 0.0036021170049528564213546920370779),
                numpy.full(6, 0.0023702904673933514753009525302747),
                numpy.full(6, 0.0036104898333757971884137225935053),
                numpy.full(6, 0.006540454530745502548669401340144),
                numpy.full(6, 0.0040792214803126023451285549012379),
                numpy.full(6, 0.0023256389181058352827389755576104),
                numpy.full(6, 0.0010057440220832629508843072070472),
                numpy.full(6, 0.0011431617714117464945911561206274),
                numpy.full(6, 0.0011884613225082550193495069454959),
                numpy.full(6, 0.0029052189452109211836474167214887),
                numpy.full(3, 0.0017075502039157281182790714243923),
                numpy.full(3, 0.0089856095188049886748139170378525),
                numpy.full(6, 0.0063267151975865725200942344701603),
                numpy.full(3, 0.0079377042751204553085299904906044),
                numpy.full(6, 0.0027256862207201200479880562173351),
                numpy.full(3, 0.0077485531926674767056114973450406),
                numpy.full(3, 0.0030358975545344329827397684291569),
                numpy.full(6, 0.0045215915998051626774377449433979),
                numpy.full(6, 0.0012891742774294219595797580242099),
                numpy.full(6, 0.00081668391817278049605951896153405),
                numpy.full(6, 0.006947779323552220307689844783423),
                numpy.full(6, 0.0070986179394903163815922515555042),
                numpy.full(6, 0.0076919203485779147605404796056596),
                numpy.full(6, 0.0029252190187241046260390813329804),
                numpy.full(3, 0.0099759936103825657999716886649749),
                numpy.full(6, 0.0060566969964857717345687776300953),
                numpy.full(6, 0.0003337056331188373011195781387518),
                numpy.full(6, 0.0045294689209488320941813840929225),
                numpy.full(6, 0.0084025374143197728849146012735994),
                numpy.full(6, 0.0018109718524034119062834535719287),
                numpy.full(6, 0.00029228566318282656607634810127754),
                ])
        elif index == 39:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.23827520858455705038397719741145,
                    0.0043744824382612274196383751241506
                    ),
                _s111(
                    0.23143707588900051816654194469429,
                    0.26627272279608107339709739503404
                    ),
                _s111(
                    0.35068273415715828739582164961232,
                    0.23609944743651987040709561258668
                    ),
                _s111(
                    0.27780891771928405414889640035633,
                    0.0026623397478916491254344114112373
                    ),
                _s21(0.47240948215055669425312313089635),
                _s111(
                    0.32120348268261683383358629685352,
                    0.20743961193494545733536192077095
                    ),
                _s21(0.45750796867382429011401231492906),
                _s111(
                    0.45742421685298210211387501105706,
                    0.011909152476788598355337157938001
                    ),
                _s111(
                    0.19103834285218465520903205664018,
                    0.0021569623388998319001402730817768
                    ),
                _s21(0.3538472919168833466734091650188),
                _s21(0.49910614986029900954650242398451),
                _s111(
                    0.20635194073283629173806489407905,
                    0.10725749375164579347421286341623
                    ),
                _s111(
                    0.26123838278747194444895918719461,
                    0.11243839329148250035410179351293
                    ),
                _s21(0.11333165819636543872795693856663),
                _s111(
                    0.15938889962312034615969296443533,
                    0.11409032499671963997088040254304
                    ),
                _s111(
                    0.39886951322406686683127958458232,
                    0.061944841916062421762753059306575
                    ),
                _s111(
                    0.31227257927336089877941097982959,
                    0.12196288322528455881431048002157
                    ),
                _s111(
                    0.36443626235847638509268293460167,
                    0.038644796347540205306496418869573
                    ),
                _s111(
                    0.23056483424044315626815217349059,
                    0.017233971768566536009215235128396
                    ),
                _s21(0.015778704722834468442350599537996),
                _s111(
                    0.039268283381893976356782728481549,
                    0.014562370303059139096219186396631
                    ),
                _s111(
                    0.35825773354772274635994754803344,
                    0.15416110999734943716817815846501
                    ),
                _s111(
                    0.38050788254831254077247283949223,
                    0.10114013067894874119347423900886
                    ),
                _s111(
                    0.13188657558660895023702379087444,
                    0.073285816648122131939096838926252
                    ),
                _s111(
                    0.17263025506888606496244805085098,
                    0.01351746339721455784076503927526
                    ),
                _s111(
                    0.070775635890008583472203794998829,
                    0.043148646381222143866180680238771
                    ),
                _s111(
                    0.047382473120469954625202431514324,
                    0.0028483388383531039287482248666423
                    ),
                _s21(0.16400918476660571619343466674949),
                _s21(0.40847156072913401804565458442948),
                _s111(
                    0.29719324829574491099550682901776,
                    0.04039745419698131941607514780668
                    ),
                _s111(
                    0.44376523995359830397523719988839,
                    0.031002548343527617449598378264777
                    ),
                _s111(
                    0.22985489024982292933439723666506,
                    0.039285463900080663298515858079419
                    ),
                _s21(0.43654165510795662722306043069148),
                _s111(
                    0.25152542713890719223532378028988,
                    0.071564132049667623029381978385024
                    ),
                _s111(
                    0.2206287919327525128617009688086,
                    0.15439459178077457784060841823078
                    ),
                _s21(0.037032651339393698546820159045172),
                _s111(
                    0.41640318204681779345135626873083,
                    0.0027734733727749882802797390149083
                    ),
                _s111(
                    0.27803724358402760076882184328971,
                    0.1718458690352429704841103191598
                    ),
                _s111(
                    0.34207583221450852168147569345717,
                    0.0032524102580492533777234823262568
                    ),
                _s21(0.2117317495651855983232974105996),
                _s111(
                    0.37665152274202426758614792438954,
                    0.016081199477227620865872056790601
                    ),
                _s111(
                    0.11229791674123558929202317843003,
                    0.043659198704887485527565667310017
                    ),
                _s111(
                    0.18614115584177375069434082600742,
                    0.068295692361052732262259100393885
                    ),
                _s111(
                    0.32170339827518716900807278953162,
                    0.074722503110879761542174481920342
                    ),
                _s111(
                    0.16601268517886673259977226571593,
                    0.036155374364333908870856179401066
                    ),
                _s111(
                    0.019357695235428503585920745517842,
                    0.002833090699241162738003860396787
                    ),
                _s111(
                    0.071990409225125435881428998295629,
                    0.017949883530718709680914785753922
                    ),
                _s21(0.28695728845906866109550663173504),
                _s111(
                    0.13333271687989791500966184544381,
                    0.003192539870571775120092419097311
                    ),
                _s111(
                    0.29944552917299389954078191907998,
                    0.016292457419014677193560665540302
                    ),
                _s111(
                    0.11710788518915331947538029318979,
                    0.017915399181348695781387412134915
                    ),
                _s21(0.080676582882942615408231574639043),
                _s111(
                    0.085367601656265483759305391394938,
                    0.0035672493041341532013310710538541
                    ),
                _s21(0.0036432199207300034628450006252001),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.00078240303283956423874118232700277),
                numpy.full(6, 0.005425925878952458884376059501337),
                numpy.full(6, 0.0064335649832209141699779298417713),
                numpy.full(6, 0.00076451063763166986110760180480544),
                numpy.full(3, 0.0038004729776006585162670326660338),
                numpy.full(6, 0.0062594886810263873207283050180193),
                numpy.full(3, 0.0048090357401686065334371416842036),
                numpy.full(6, 0.0021620874068945465643377797414776),
                numpy.full(6, 0.00069085397832228005825083108176762),
                numpy.full(3, 0.0080789945453473424513579123383499),
                numpy.full(3, 0.00083847668182917052743023153085638),
                numpy.full(6, 0.0043810960857082160611010917089701),
                numpy.full(6, 0.0048977390707915226385893475660378),
                numpy.full(3, 0.0037089356213761816567919420002911),
                numpy.full(6, 0.0044309896508940548179863560755177),
                numpy.full(6, 0.0046998784286279422357104212476523),
                numpy.full(6, 0.0056949471589668717571259742494586),
                numpy.full(6, 0.0037232299887488257850470124114754),
                numpy.full(6, 0.0022711066220262451013372422819537),
                numpy.full(3, 0.0006686069116893476495819287410296),
                numpy.full(6, 0.0009501856551478382635461904407108),
                numpy.full(6, 0.0074331006305705508167397120552734),
                numpy.full(6, 0.006186430533741882270955505764133),
                numpy.full(6, 0.0038374222817438528830850729477778),
                numpy.full(6, 0.0018958729657530738865265265972127),
                numpy.full(6, 0.0023158771686323537354188658780581),
                numpy.full(6, 0.00048827076220379704873481858236667),
                numpy.full(3, 0.0058035379196035618906751309999051),
                numpy.full(3, 0.0076992066322762727193138977691469),
                numpy.full(6, 0.0039332470075348944242742963039722),
                numpy.full(6, 0.0037369831874342804157935161465231),
                numpy.full(6, 0.0035306268703355609509228585229893),
                numpy.full(3, 0.0067765032180855106279358142166106),
                numpy.full(6, 0.004873301490613901092950841591629),
                numpy.full(6, 0.006069692421926069587535345061572),
                numpy.full(3, 0.0015920496320692565395466825613666),
                numpy.full(6, 0.001101763580750840065630979151604),
                numpy.full(6, 0.007309182815522299783383894356363),
                numpy.full(6, 0.0011736195277390052042204533177438),
                numpy.full(3, 0.0071255638341492700135129158662022),
                numpy.full(6, 0.0028277464204102066432515679806619),
                numpy.full(6, 0.0028118195580629150857478894253126),
                numpy.full(6, 0.0043776217728844006198329784236964),
                numpy.full(6, 0.0057797851749689305413366546442134),
                numpy.full(6, 0.0033216883150330844141927693187156),
                numpy.full(6, 0.00032342143857673339243114765827105),
                numpy.full(6, 0.0015599585117589139172884565863101),
                numpy.full(3, 0.0087287285098107616248334630217017),
                numpy.full(6, 0.00086845965730168345490639181779516),
                numpy.full(6, 0.0027516782565965268599502366061166),
                numpy.full(6, 0.0020505862443132491117944585982003),
                numpy.full(3, 0.0037076853680653037593553422033865),
                numpy.full(6, 0.00078415012564603347596723080385263),
                numpy.full(3, 0.0001749077815533339416223108576126),
                ])
        elif index == 40:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.16717783835571051963376246575724,
                    0.0015279490490131733337319693917183
                    ),
                _s111(
                    0.37147809944523749626074442017884,
                    0.014971822472141024409886684219823
                    ),
                _s111(
                    0.15902388471237365821685629667575,
                    0.0068042587991277116749434101881472
                    ),
                _s111(
                    0.046217932928266555977785132837634,
                    0.035313974701554554297259679633073
                    ),
                _s111(
                    0.11486516738008069319561733674697,
                    0.0015839864476045920468400260750598
                    ),
                _s111(
                    0.33424600818471447530804955851607,
                    0.021516672084481753144593628514516
                    ),
                _s111(
                    0.072371164948390053040093274814338,
                    0.0020252616925630734951931132829451
                    ),
                _s111(
                    0.22368424666478873995749776522344,
                    0.015361203749086823994698514037345
                    ),
                _s111(
                    0.11112901699058496684636908556723,
                    0.010165943947914912867226370702714
                    ),
                _s111(
                    0.27644454180779090022633980742958,
                    0.030013853783829215137711342322996
                    ),
                _s111(
                    0.1692633554656757998035573552258,
                    0.018970042640021485971861750534705
                    ),
                _s111(
                    0.11965095524875834453526602185146,
                    0.026740784222126943483817175344592
                    ),
                _s111(
                    0.28301909712926866877146079203038,
                    0.00085381869353749576421839373610502
                    ),
                _s111(
                    0.070404550151146779275221119071937,
                    0.012258470043981681509584507896465
                    ),
                _s111(
                    0.21647209875141211747289770860616,
                    0.037170047113496947680197246145002
                    ),
                _s111(
                    0.0769268815632590626288472079731,
                    0.032194200663470392820086017038539
                    ),
                _s111(
                    0.42922273203855127214686001792993,
                    0.0089321527113153766254269780599656
                    ),
                _s21(0.015703745363793126601786941725552),
                _s21(0.29388996289744307070657793284023),
                _s21(0.37010286842374164975184695857811),
                _s111(
                    0.32514792488520486809325579835286,
                    0.22404521522749966650967234326754
                    ),
                _s111(
                    0.27827271028693636604218152826737,
                    0.18762621699067558324948572151168
                    ),
                _s111(
                    0.2852102535187100370863227626014,
                    0.009758521323868089630552017514736
                    ),
                _s111(
                    0.27272563182983105891574364428152,
                    0.058706290621673538518824589174707
                    ),
                _s111(
                    0.41546959477123946491752008305495,
                    0.030741999686160222974317286728017
                    ),
                _s111(
                    0.22057744653370911803847154732877,
                    0.0032567536371101491689822052053182
                    ),
                _s111(
                    0.34288562039435878660503784233979,
                    0.045187622960489076346909268802616
                    ),
                _s111(
                    0.23150386061168030327626800528008,
                    0.15081851022405672349522263356782
                    ),
                _s111(
                    0.038101712964918257785908248570516,
                    0.016673674037479828961790322283399
                    ),
                _s111(
                    0.35289110851016772428256675705798,
                    0.16210524214554394733483591857429
                    ),
                _s111(
                    0.40007606991958107069151584053398,
                    0.064525860099930314122766337266815
                    ),
                _s111(
                    0.18778434154653763297209499807307,
                    0.11437969546856907063157395975885
                    ),
                _s111(
                    0.20737693769034118226800699485912,
                    0.069571995852782021126280423446365
                    ),
                _s111(
                    0.10780383022637546988937726806675,
                    0.056034359700542548202663007444833
                    ),
                _s111(
                    0.14790146607312609862638050590311,
                    0.08158966578416703206891505452374
                    ),
                _s111(
                    0.16004266841135878852622500746535,
                    0.044629273771224669700718555567589
                    ),
                _s111(
                    0.37787666968877206563012487773812,
                    0.1087918765992173235808924647183
                    ),
                _s21(0.25269631485220673221675794136592),
                _s111(
                    0.039223369664808447656715193564727,
                    0.0032061485845241110097623221725454
                    ),
                _s111(
                    0.32430444507713815227341908124842,
                    0.082976548058919074176214822993003
                    ),
                _s21(0.21057712951480426709120641695334),
                _s21(0.0030575106285419621355963939637556),
                _s21(0.4032922222742628321359745151733),
                _s21(0.47675164680029289700450025370353),
                _s111(
                    0.35098484762250473274316967793719,
                    0.0035207350099882036762047091833696
                    ),
                _s21(0.064856245159702626212816239741417),
                _s21(0.16889637978296184143606030913156),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.42087082762569367816699589484148,
                    0.00059829472863675968600029811927026
                    ),
                _s21(0.096298034159157740435429809219389),
                _s111(
                    0.25265603856026470126032332920197,
                    0.09968371946019945101580182229927
                    ),
                _s21(0.49070156913020397839438373594675),
                _s21(0.49846457923659763589631351067494),
                _s111(
                    0.30167033356052759662788374519028,
                    0.13082391437504861842095186887726
                    ),
                _s21(0.43227197760680636353651654709095),
                _s21(0.13024160699020923749739572965558),
                _s21(0.45687173715432281105343195312627),
                _s111(
                    0.016061387966790736725359414721741,
                    0.0029955877400127188213258890486186
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.00037755236785356990322757708844313),
                numpy.full(6, 0.0015516849698550359084385491295349),
                numpy.full(6, 0.00086441456074659423647479386781886),
                numpy.full(6, 0.00099718493187316731591746312990576),
                numpy.full(6, 0.00040907703129804700764131593266948),
                numpy.full(6, 0.0020436671600844307304135391154096),
                numpy.full(6, 0.00041264433262762257309362927233909),
                numpy.full(6, 0.0019146967543968340203976985872252),
                numpy.full(6, 0.0011640031359899424702851939497132),
                numpy.full(6, 0.00291867371065237459833053921265),
                numpy.full(6, 0.0019423381723223563664420601603254),
                numpy.full(6, 0.0020437160642329849773517378304998),
                numpy.full(6, 0.0004561788584348895030045035043707),
                numpy.full(6, 0.0011181526506985234067300543560843),
                numpy.full(6, 0.0030364724116123745547307536555749),
                numpy.full(6, 0.0019401856791114052131068187412846),
                numpy.full(6, 0.0019149234843929558597017936842575),
                numpy.full(3, 0.0006256066196748514371615149625715),
                numpy.full(3, 0.0085945289589868128172207393838077),
                numpy.full(3, 0.0085993323415620050084563487229761),
                numpy.full(6, 0.0082321340562275838450012576646079),
                numpy.full(6, 0.0075395204858701980611600587750656),
                numpy.full(6, 0.0018551746248726809175949283354567),
                numpy.full(6, 0.0044048213741680656634651166660365),
                numpy.full(6, 0.0038072050061858979893524121622984),
                numpy.full(6, 0.00096944457905454078100578257382062),
                numpy.full(6, 0.0042240803334807804220246275356012),
                numpy.full(6, 0.0066193255529404269738560673769695),
                numpy.full(6, 0.0010014072888268371624462871187038),
                numpy.full(6, 0.0075563110745214984193506996702024),
                numpy.full(6, 0.0052987050439936187089717269724419),
                numpy.full(6, 0.0055546897961284238957347067826876),
                numpy.full(6, 0.0045059845609494478568113850477248),
                numpy.full(6, 0.0031131351389202917001968041481465),
                numpy.full(6, 0.0043898382162026902936883890450377),
                numpy.full(6, 0.003238552372082920411687341695089),
                numpy.full(6, 0.006574298111609529413017870416334),
                numpy.full(3, 0.0080391355993214451993928844468303),
                numpy.full(6, 0.00046193758037465469064280320768214),
                numpy.full(6, 0.0056203298622696309354222215462745),
                numpy.full(3, 0.007211823594908872263574588785191),
                numpy.full(3, 0.00012296388513332560873334018113975),
                numpy.full(3, 0.0080668049674519090876011140230359),
                numpy.full(3, 0.0046789762284529159779004230718363),
                numpy.full(6, 0.0012327695569297402309073597808901),
                numpy.full(3, 0.0027172985719247752773272192160794),
                numpy.full(3, 0.0062399420305303467044423373185357),
                numpy.full(1, 0.0087854844528631139044953305211305),
                numpy.full(6, 0.00044901023819614685494859515799402),
                numpy.full(3, 0.0038909093796049571865225459857781),
                numpy.full(6, 0.0056881832653567421434693475100953),
                numpy.full(3, 0.0030289691062772661651305403011695),
                numpy.full(3, 0.001205028062255519063349073804926),
                numpy.full(6, 0.0067479088961222548109320676991965),
                numpy.full(3, 0.0072248857349588951928103737993307),
                numpy.full(3, 0.0051363917261404386280940486316984),
                numpy.full(3, 0.0060844538754952708403763127659768),
                numpy.full(6, 0.00027856062504863362656153077290914),
                ])
        elif index == 41:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.0018100550930816792181455727663449),
                _s21(0.31460775138387783999446595468217),
                _s21(0.37183245783943581904371856116814),
                _s111(
                    0.026772802208715575644116155958975,
                    0.03937930192202371429337033778205
                    ),
                _s111(
                    0.070874972726685938044887387930946,
                    0.021467386112313013444400067694118
                    ),
                _s111(
                    0.02276765890995240641335728720748,
                    0.01198511124275476302409355502637
                    ),
                _s111(
                    0.2127026585190979425575346305522,
                    0.096411202624268927933433027589243
                    ),
                _s111(
                    0.19707999494152021244839301290173,
                    0.12797822284643272491463268562628
                    ),
                _s21(0.48184896017583440656956857069247),
                _s111(
                    0.063913041436000726939862675044208,
                    0.042399106611156120901062962246614
                    ),
                _s111(
                    0.091625463275757714329820826597389,
                    0.011686997401174617539836947184562
                    ),
                _s111(
                    0.088917540355738020596058660917351,
                    0.063241532938583118630459956042788
                    ),
                _s111(
                    0.45923055890369903774129380073514,
                    0.014840944840779472668832879170775
                    ),
                _s111(
                    0.033884382234843877038407514292919,
                    0.0018400396156130491958817052266516
                    ),
                _s111(
                    0.32007521040661540801343551215441,
                    0.25805711373987160673744485661114
                    ),
                _s21(0.14228199830842082629649997053298),
                _s111(
                    0.42206849253188894655327590762935,
                    0.036219225434018616900113408281895
                    ),
                _s111(
                    0.047876441072928429446194896815604,
                    0.010543966044366349794044743549602
                    ),
                _s21(0.17463361486634168894048142237932),
                _s21(0.42519807841513996789079538486135),
                _s111(
                    0.36179902270607627469112983106453,
                    0.15102688749956549603687010799629
                    ),
                _s21(0.20997737233791780543938513470415),
                _s111(
                    0.06845694309222099282361257764115,
                    0.00248206090173231454121030108019
                    ),
                _s111(
                    0.23628847259645601691274740968919,
                    0.15495776702196281377766170014902
                    ),
                _s111(
                    0.29789541898504963895408305727251,
                    0.15196155366509877739190831498782
                    ),
                _s111(
                    0.11255725152392183531058671624445,
                    0.0023775457303720990464875952441714
                    ),
                _s111(
                    0.012065862971307616054991378548217,
                    0.0030492380858381186743187959303164
                    ),
                _s111(
                    0.39065309708631693165235500796633,
                    0.015075465750524257932222759281911
                    ),
                _s111(
                    0.42741072737397024098464451655922,
                    0.0028845541075684188323179736226094
                    ),
                _s21(0.26273997362534277134041787715106),
                _s111(
                    0.41184552209771978019242468902373,
                    0.1047651377258456064598216185206
                    ),
                _s21(0.49860363923111433028523304252744),
                _s111(
                    0.32222119451684366994821159286129,
                    0.014831767575572154518678439424394
                    ),
                _s111(
                    0.35452490163088131237412981985117,
                    0.036745193564627139867169905580208
                    ),
                _s111(
                    0.33202761729877971392087823315438,
                    0.20283297705625422215985233596356
                    ),
                _s111(
                    0.25302973908477228600902272760318,
                    0.065589317689696657506984221136736
                    ),
                _s111(
                    0.35703990489450974223197071789198,
                    0.0028334078818125141009749716253644
                    ),
                _s111(
                    0.28706068921165539638370722345368,
                    0.036052515766674376496147127543581
                    ),
                _s111(
                    0.13613135163113610660499195680144,
                    0.014156197127127483955427902774733
                    ),
                _s111(
                    0.1322241256617750545749789140314,
                    0.063772809672132732885343626183977
                    ),
                _s111(
                    0.10792421983955239460803835402987,
                    0.033553439545873064447476138995779
                    ),
                _s111(
                    0.15288690214138662149423598610157,
                    0.099579044603542747135230600108531
                    ),
                _s111(
                    0.18810177192960669125909479431962,
                    0.064649152025039321218759961823047
                    ),
                _s111(
                    0.25498242915088791756667013822044,
                    0.01489872687080796084270260762596
                    ),
                _s111(
                    0.22307808048127770528286468345289,
                    0.0028544472780138035160792464495396
                    ),
                _s21(0.39956652552697029660921180945476),
                _s111(
                    0.16405073602103255292130775565695,
                    0.0028307718211817070212425007931734
                    ),
                _s111(
                    0.28815111741898860859509676194938,
                    0.0028359467965889003515083365392174
                    ),
                _s111(
                    0.34095778887406159305735848265559,
                    0.10563268627817783184799001072941
                    ),
                _s111(
                    0.26829344806928391596394025647055,
                    0.20540889578274667850556814492906
                    ),
                _s111(
                    0.31940900352832468564698311379966,
                    0.067478631067926277748283767786637
                    ),
                _s111(
                    0.19229546518595229189086788810084,
                    0.014933107362951521295352411944572
                    ),
                _s111(
                    0.16041405340292364698238341662474,
                    0.035385293405442621831179434142974
                    ),
                _s111(
                    0.22125349898042174805121008150062,
                    0.036251995833857701246656630121245
                    ),
                _s111(
                    0.27119422406881354565727817057382,
                    0.10659969697303733210308559789584
                    ),
                _s111(
                    0.39232341129977041228543151656179,
                    0.066569707653674558153759730191275
                    ),
                _s21(0.46676105778551496920619985907799),
                _s21(0.10309548557603061178603678857082),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.000052209323125515952483256062203907),
                numpy.full(3, 0.0064432696708827039027001878342356),
                numpy.full(3, 0.0056462037725046143083090298366197),
                numpy.full(6, 0.00094663399645289961740844892598064),
                numpy.full(6, 0.0010778383293870836532404670103395),
                numpy.full(6, 0.00055355140630463948775668212061983),
                numpy.full(6, 0.0037447209152799688166870553502542),
                numpy.full(6, 0.0040737392096223579909862219509848),
                numpy.full(3, 0.0029751068247423738464067057240693),
                numpy.full(6, 0.0017887545706646271701946597290686),
                numpy.full(6, 0.0010314247381434697657830895685431),
                numpy.full(6, 0.0025322072683270647353267872656321),
                numpy.full(6, 0.0022524785579246364796122022411897),
                numpy.full(6, 0.00028183750846594049371281096262836),
                numpy.full(6, 0.0061093730696482188239615205218687),
                numpy.full(3, 0.0042449557771111947536413747443463),
                numpy.full(6, 0.0033089712153023544714697695851751),
                numpy.full(6, 0.00075034037410059840067312214669489),
                numpy.full(3, 0.005036251708976386900352708095373),
                numpy.full(3, 0.0060101004771622411515890794037109),
                numpy.full(6, 0.0062236592332095752419269682317926),
                numpy.full(3, 0.0060772289969773640516985685867224),
                numpy.full(6, 0.00049042087101432951192021573950062),
                numpy.full(6, 0.0058906442657042353156260464677643),
                numpy.full(6, 0.0062381201191140057762323842046705),
                numpy.full(6, 0.00058891818812813349795866540217221),
                numpy.full(6, 0.00023905156180476898675590801093811),
                numpy.full(6, 0.0023381337598691202160321261398357),
                numpy.full(6, 0.0010454329707756071968878431767348),
                numpy.full(3, 0.0067671402084224723435638101357475),
                numpy.full(6, 0.0059901891203095585772322520418084),
                numpy.full(3, 0.0010236399703004335949955100569089),
                numpy.full(6, 0.002288249587261252373016857515915),
                numpy.full(6, 0.0036104870565558439466143940368033),
                numpy.full(6, 0.007058657808550164555829640788964),
                numpy.full(6, 0.0043785525737027569775286098477022),
                numpy.full(6, 0.0010171383589503082953007433274045),
                numpy.full(6, 0.0034554845247204603883551585328093),
                numpy.full(6, 0.0016626192415771936180953861569058),
                numpy.full(6, 0.0033511706532686987985376899965406),
                numpy.full(6, 0.0023865646505328902212665456813466),
                numpy.full(6, 0.0041753789931688428890888799877875),
                numpy.full(6, 0.0038711214885426366049428479514011),
                numpy.full(6, 0.002192339196043895014093104371291),
                numpy.full(6, 0.00091273233652152079140230882265003),
                numpy.full(3, 0.0072301097329516989158929252752935),
                numpy.full(6, 0.00080283465261535068488709460001562),
                numpy.full(6, 0.00097935960157862393091604916689658),
                numpy.full(6, 0.0059550867608880760747265675231062),
                numpy.full(6, 0.0067525153387175384632397914219197),
                numpy.full(6, 0.0049326746082458918989542182770734),
                numpy.full(6, 0.0019995171236440128210194459506808),
                numpy.full(6, 0.0028581698928275127063633520021953),
                numpy.full(6, 0.0032573829494494207517022705435398),
                numpy.full(6, 0.0058722816583725265815057888666697),
                numpy.full(6, 0.0050950784475005244247562375702472),
                numpy.full(3, 0.0051338703252384472502820906971867),
                numpy.full(3, 0.0039695690393596122823616274127965),
                ])
        elif index == 42:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.40237192510979328815564123689329),
                _s21(0.0013653925759541381426100407060897),
                _s111(
                    0.3305538536843532134263235690722,
                    0.001570425601462847873574198366295
                    ),
                _s21(0.49753172962520537269975877776702),
                _s111(
                    0.0096146691207101573205359143539356,
                    0.020431365732606569781308396513359
                    ),
                _s111(
                    0.057198306193975713708869684231522,
                    0.021903558615629309688509478820286
                    ),
                _s21(0.47990029575441913924092321658599),
                _s21(0.066466329055783719025703792704347),
                _s111(
                    0.45327097163794561466065258031135,
                    0.0014935512902909570214300021257703
                    ),
                _s111(
                    0.14073247390672036599019346074133,
                    0.055441499674364493180723755361478
                    ),
                _s111(
                    0.18378863030194105218400633851071,
                    0.1186935694213949307491677527776
                    ),
                _s21(0.043236389387746108758580549676078),
                _s111(
                    0.032112152486877870105143811172573,
                    0.0013930572171860837794157066353131
                    ),
                _s21(0.49030501420164670223736222249349),
                _s111(
                    0.042964072200676188480198294930469,
                    0.010299475181841361840030452273162
                    ),
                _s111(
                    0.010524842730074891544603908899763,
                    0.0025847099922881149693025519008533
                    ),
                _s111(
                    0.075379028562970311311420420528027,
                    0.039474312716157624670606215465357
                    ),
                _s111(
                    0.43633336208995605640374595289387,
                    0.012293838524552470152345280442423
                    ),
                _s111(
                    0.27049074651497698397818288760795,
                    0.0025898092478456274950087851499475
                    ),
                _s111(
                    0.3508136433810973700272284665632,
                    0.037556388872296805218018323300275
                    ),
                _s111(
                    0.37276551197429214988873521636513,
                    0.017094546720707277349519073626461
                    ),
                _s111(
                    0.21710735226334155451349426697109,
                    0.085758316294315819410561211201739
                    ),
                _s111(
                    0.19275636500900589633933511988896,
                    0.057985644964114331941519066433975
                    ),
                _s111(
                    0.42068503068641629172573660198072,
                    0.033848172882990274420784111796429
                    ),
                _s21(0.026998822628373124822688189712742),
                _s111(
                    0.21248518543709112026967537408026,
                    0.0025266913852085761097286996309678
                    ),
                _s111(
                    0.31925720872918739221459975885537,
                    0.010656542115527591520196347660107
                    ),
                _s21(0.13850480691032286285507760238703),
                _s21(0.46701320735576399397406257532003),
                _s111(
                    0.25163823551257262023947883458939,
                    0.013429673242258488430198923808594
                    ),
                _s111(
                    0.15221198145680938529521660950749,
                    0.088341778293265027519406148264097
                    ),
                _s111(
                    0.11114209479403333159964354017892,
                    0.032922118211160733047066687298779
                    ),
                _s111(
                    0.35815005885125032581791165651246,
                    0.19480076077732762948298405029594
                    ),
                _s111(
                    0.16379985695615011086690341502245,
                    0.031461015961891729830824166578061
                    ),
                _s111(
                    0.10211277333667435979437358591607,
                    0.067368310164525829869405494069245
                    ),
                _s111(
                    0.23355570301935160611932101765801,
                    0.18656524419997268713146365699031
                    ),
                _s111(
                    0.32141646283171138605797714057966,
                    0.063883483412395297676296902982187
                    ),
                _s111(
                    0.22333618489571259724178771286663,
                    0.032571221794949826162421456834491
                    ),
                _s111(
                    0.1905881189463203289326559374577,
                    0.013273482756157748726400857965572
                    ),
                _s111(
                    0.22735584024547954583131247812384,
                    0.13623377550912803400124005560337
                    ),
                _s21(0.1065804258588589073952758376067),
                _s111(
                    0.15676792278716006785214418181128,
                    0.0026153775338891857398008408451319
                    ),
                _s111(
                    0.13403333498677852517002838828898,
                    0.013481211205156754370064445274221
                    ),
                _s111(
                    0.29572117574545365623543149677162,
                    0.19188410435220618881731445716081
                    ),
                _s111(
                    0.10671927181300039247424339126155,
                    0.0025472816321698190165377194741646
                    ),
                _s111(
                    0.41256641948391657654544017789056,
                    0.10103729435575962439479627155977
                    ),
                _s111(
                    0.30785198299288609277563355754385,
                    0.24975074116528870465509617756079
                    ),
                _s111(
                    0.087020548699696697565120854127083,
                    0.013712625288557960069518089273335
                    ),
                _s111(
                    0.3894283316812197198976770727437,
                    0.003344595433402609966871760925933
                    ),
                _s21(0.31173539107258736916939551300132),
                _s111(
                    0.26129397031417700748814310809243,
                    0.055674630430605156666917334533113
                    ),
                _s111(
                    0.064975533109811901240670247256292,
                    0.0028037585935402048179489930985948
                    ),
                _s111(
                    0.27195000609813104592228980821749,
                    0.096350500077239797486713192868162
                    ),
                _s111(
                    0.29309036427254626210251966651541,
                    0.029199106600435966523786517748782
                    ),
                _s111(
                    0.39466482658781922132544916427517,
                    0.063574550662169118573832683387381
                    ),
                _s111(
                    0.35685221819298281597534415674046,
                    0.14392858006554380500837719829602
                    ),
                _s21(0.24486057586888178570860223935019),
                _s111(
                    0.34136135163887632082342626955661,
                    0.099208699753299723465361088508405
                    ),
                _s111(
                    0.2895129410795146086089159514496,
                    0.14038892142146281599242417081344
                    ),
                _s21(0.17483514581119072083932072414441),
                _s21(0.42756933415019040744201499721584),
                _s21(0.37427015667844769299026390146509),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0035464400159771666962340527612761),
                numpy.full(3, 0.000034719535436562089078710043551835),
                numpy.full(6, 0.00053273169434053232025913630532291),
                numpy.full(3, 0.0010141696428327357720574767790149),
                numpy.full(6, 0.00043907702716982386267737757587166),
                numpy.full(6, 0.0010370250465354264110580982882377),
                numpy.full(3, 0.002844185957012238834469743944398),
                numpy.full(3, 0.0018709815380228792571796815672242),
                numpy.full(6, 0.00055955195022804377463706923837973),
                numpy.full(6, 0.0025379205064647718257098939105595),
                numpy.full(6, 0.0040581577981139574186977310197752),
                numpy.full(3, 0.0013326250004079803556043883111094),
                numpy.full(6, 0.00022664257520749128542584061021427),
                numpy.full(3, 0.0021926816815858840991121779728007),
                numpy.full(6, 0.00068185334314149642356658250867471),
                numpy.full(6, 0.00018709306861560231959460410781152),
                numpy.full(6, 0.0016866296698237316344446797650937),
                numpy.full(6, 0.0019025497964578995081075055427877),
                numpy.full(6, 0.00077336702529978049998484955485256),
                numpy.full(6, 0.0031723878909002393211316290180665),
                numpy.full(6, 0.002168524709861741656309169235359),
                numpy.full(6, 0.0040741174736407135345212505271893),
                numpy.full(6, 0.0033720890143961500658627262626054),
                numpy.full(6, 0.0033374654153493006867868974202338),
                numpy.full(3, 0.00095240595565468112173347014152002),
                numpy.full(6, 0.00074430046071222707533639850781145),
                numpy.full(6, 0.0017490056575092856048520491056517),
                numpy.full(3, 0.004359850041892466468959842192335),
                numpy.full(3, 0.0045325322550327508176216624811282),
                numpy.full(6, 0.0019031683954380265016199786214044),
                numpy.full(6, 0.0039581444907565927266012672532042),
                numpy.full(6, 0.0021633300119175084266112907364381),
                numpy.full(6, 0.0062667413965418204518070839014896),
                numpy.full(6, 0.0024314709447528086539189694938141),
                numpy.full(6, 0.0028265780976024542965910120800526),
                numpy.full(6, 0.0064753562254832802873748235610856),
                numpy.full(6, 0.0042484824512541860324387865699311),
                numpy.full(6, 0.0029100859090622533835372303505772),
                numpy.full(6, 0.0017543943309314071019005437626674),
                numpy.full(6, 0.0053278143635325773115116557154912),
                numpy.full(3, 0.0036960706615538763809116442504715),
                numpy.full(6, 0.0007117355150533799892535900669087),
                numpy.full(6, 0.0015685196181434368933770178779162),
                numpy.full(6, 0.006909683703385332649004074427308),
                numpy.full(6, 0.00060776688933841591212082329611747),
                numpy.full(6, 0.0058599060505518001238729707720451),
                numpy.full(6, 0.0077651860406296855657295157435621),
                numpy.full(6, 0.001310040832986112085429096612836),
                numpy.full(6, 0.001057097249172270163098249007835),
                numpy.full(3, 0.0080973376090283895894316300654385),
                numpy.full(6, 0.0040411976507506002926653039064974),
                numpy.full(6, 0.00052424789134593807477469885768415),
                numpy.full(6, 0.0052048680063201082803127583222162),
                numpy.full(6, 0.0030333113262698715872816634393886),
                numpy.full(6, 0.0048685523603978672544401311971399),
                numpy.full(6, 0.0066028726180889637791397220147007),
                numpy.full(3, 0.0072906010527867706385803535012068),
                numpy.full(6, 0.0056531366883124027492484104256896),
                numpy.full(6, 0.0061919290123439353712716412317378),
                numpy.full(3, 0.0060555267820253706088134821421024),
                numpy.full(3, 0.0067589446392297668701956874367544),
                numpy.full(3, 0.007922044576591311385557734242534),
                ])
        elif index == 43:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.41178017085993385194101544969374),
                _s21(0.47557586709913148045619964597896),
                _s111(
                    0.22973943652724922221090629196654,
                    0.14545379538783254545396788785531
                    ),
                _s21(0.49917983673447802794571526086407),
                _s21(0.2962479881688698839478518356316),
                _s111(
                    0.36055807608878384924419210726749,
                    0.03241547484177850137887961130067
                    ),
                _s111(
                    0.095917227666943707613218067790621,
                    0.012412908224438337684287476053658
                    ),
                _s111(
                    0.18980151011108849289710692322325,
                    0.13785811789149299648537068528566
                    ),
                _s111(
                    0.40105845129260520468872264478266,
                    0.13533613115359614053833924495954
                    ),
                _s111(
                    0.27758253227610216648171214839283,
                    0.14352679189247660182688695039205
                    ),
                _s21(0.35318880488700073407544177436172),
                _s111(
                    0.306118376690334997880101898225,
                    0.03545159159651415070444373622507
                    ),
                _s21(0.49510598080276992333134259212415),
                _s111(
                    0.41828917017342478368947218205061,
                    0.035418533131322089677876843292273
                    ),
                _s21(0.03290981596053466761522804037944),
                _s111(
                    0.09650992433575238017682440983043,
                    0.055793868125798097489459219489449
                    ),
                _s111(
                    0.13283974111052923119398570119816,
                    0.063976234789808573618274556938945
                    ),
                _s111(
                    0.096964329798066351729024215526795,
                    0.030262579741771051575841825146069
                    ),
                _s21(0.48656375113068838174730293992424),
                _s111(
                    0.42875375369101297392393518667051,
                    0.014637616358968465956529385442583
                    ),
                _s21(0.062715048389761751504510024978092),
                _s111(
                    0.13685344532608310212524510475413,
                    0.013605250929398435154680514521313
                    ),
                _s111(
                    0.36356190909925285001928716317685,
                    0.0024760406221922225597492674986809
                    ),
                _s21(0.14474355977022148471601196730564),
                _s111(
                    0.33614357232761974758391625777852,
                    0.14292597337792934638376261887627
                    ),
                _s21(0.013364620608261697555512657840211),
                _s111(
                    0.09409885344990038057854875529763,
                    0.0024207777457972175421325294672996
                    ),
                _s111(
                    0.24271058666990053730942994625812,
                    0.1951503399895133076621945816127
                    ),
                _s111(
                    0.42523844283105769523604957109931,
                    0.064055101821656949489484902160386
                    ),
                _s111(
                    0.36427812697418732263553687983246,
                    0.013187611232483199816750862866052
                    ),
                _s111(
                    0.1776637264896365315742277317256,
                    0.061873082107012595735479193469917
                    ),
                _s111(
                    0.058845647949205092546865131135913,
                    0.0026124723427687684156060007403035
                    ),
                _s111(
                    0.25009960190982928387181471553683,
                    0.034190403560094950840876833089042
                    ),
                _s111(
                    0.031972586536534605331984573137376,
                    0.0026508313305474216926497167339774
                    ),
                _s111(
                    0.24172396135767907543636150834606,
                    0.0025915690897239313464661653860411
                    ),
                _s111(
                    0.18440470743920183100146783911369,
                    0.0142733464909807001170073735571
                    ),
                _s111(
                    0.061256389015271970187860622652456,
                    0.013856407685434492282208085099867
                    ),
                _s111(
                    0.013257141692271871088963444855027,
                    0.0024938262659978295231806520804869
                    ),
                _s21(0.0025649413700202923342105014440312),
                _s21(0.18777224277857851138689496978675),
                _s111(
                    0.13797314008145525893325690760939,
                    0.10044093105837189605760717403183
                    ),
                _s111(
                    0.033205679927311351594434949459772,
                    0.013697442352723626950898102329667
                    ),
                _s21(0.38256430878693553365233886877071),
                _s111(
                    0.19446619678110650131794975775816,
                    0.034143195889543975771021109245621
                    ),
                _s111(
                    0.23948263508520458147502438043399,
                    0.013804625294641210668899181123423
                    ),
                _s111(
                    0.36455422777634081033278312907258,
                    0.18649721429955501945511238429315
                    ),
                _s111(
                    0.13735640236619982748077346739604,
                    0.0025417593646837136406903623189061
                    ),
                _s111(
                    0.23223203731889045506527533067146,
                    0.063034933704680926479464720763072
                    ),
                _s111(
                    0.29266139507224689160354569239305,
                    0.06387691257936595102444230157325
                    ),
                _s111(
                    0.3176481163981567552579505887103,
                    0.24195284517547509062590029014886
                    ),
                _s111(
                    0.3003015966157783605350142528519,
                    0.014599271258976278094695144611404
                    ),
                _s111(
                    0.30056135371681098474665922234466,
                    0.00281811459692606506855326547554
                    ),
                _s111(
                    0.060523979398731234903411313200646,
                    0.034134499559379701912954550822417
                    ),
                _s111(
                    0.30078591923388939455179548891259,
                    0.19335547727641827434387718576435
                    ),
                _s111(
                    0.18955070397768522067973334643511,
                    0.097362969750150811796044244576555
                    ),
                _s111(
                    0.43013990336214889610538880435087,
                    0.0027883024051113908100410686249799
                    ),
                _s111(
                    0.18701857221766473506056737817309,
                    0.0027559624464836448093851788488073
                    ),
                _s111(
                    0.37918952250900750016756903598791,
                    0.097827107158867704972767657699656
                    ),
                _s111(
                    0.31296697698215932056546390740617,
                    0.099573685636870894197442144055445
                    ),
                _s111(
                    0.14180448701728903007288183143714,
                    0.0341143516662648087521958455595
                    ),
                _s21(0.45289226084595103617095678858064),
                _s111(
                    0.24818146001558851349936327969455,
                    0.10049744327292836435046582692688
                    ),
                _s111(
                    0.35879783540799872223411343110695,
                    0.061673803696551649468581772363764
                    ),
                _s21(0.092867046214047944518085778729407),
                _s21(0.25248493264909078369043974455353),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0030799655691816325836512202136952),
                numpy.full(3, 0.0024873482202464832365503711196722),
                numpy.full(6, 0.0039126383408175682585199879403685),
                numpy.full(3, 0.00060861572218077991162264798240214),
                numpy.full(3, 0.0058780823337591549568280953907767),
                numpy.full(6, 0.0026575597720771203532046312234442),
                numpy.full(6, 0.0010403858576163626226810643389964),
                numpy.full(6, 0.0038688222455241618504947323194077),
                numpy.full(6, 0.0054360079215850587366658320008417),
                numpy.full(6, 0.0051330210770134501527915183860799),
                numpy.full(3, 0.0068684889665149535177586185661464),
                numpy.full(6, 0.0027248852604064804038373862266246),
                numpy.full(3, 0.001614307243915753657132498173042),
                numpy.full(6, 0.0030819278277026026453793694837109),
                numpy.full(3, 0.0010836224292710483115699663619806),
                numpy.full(6, 0.0021960146608965101905778121175494),
                numpy.full(6, 0.0027071716291894682915515012085397),
                numpy.full(6, 0.0017732505663029985834679947087491),
                numpy.full(3, 0.0027166050682951765829687069096522),
                numpy.full(6, 0.0021194095320855991250844253229391),
                numpy.full(3, 0.0020243293045496533470321835592698),
                numpy.full(6, 0.0013822658273996519320236146275469),
                numpy.full(6, 0.00082877960227598081370135516171246),
                numpy.full(3, 0.0042454319210643227829964039065619),
                numpy.full(6, 0.005760929970368311613302276564644),
                numpy.full(3, 0.00047210210557920691904737753088959),
                numpy.full(6, 0.00048664065357893428148800814810624),
                numpy.full(6, 0.006061170604496654301054177666805),
                numpy.full(6, 0.0039591603530013185673838333474277),
                numpy.full(6, 0.0019515305614847015748449281479838),
                numpy.full(6, 0.0031758640195784995248382584114296),
                numpy.full(6, 0.00041776897840248034528108419326072),
                numpy.full(6, 0.0028037985130037499620381517085299),
                numpy.full(6, 0.00030743230012411995451602896493),
                numpy.full(6, 0.00075804787451567809657090193569572),
                numpy.full(6, 0.0016285601871914179347760113093859),
                numpy.full(6, 0.0010015815151316952892485875189395),
                numpy.full(6, 0.00018970350922109701593115139504011),
                numpy.full(3, 0.000085732576679882198277005042682718),
                numpy.full(3, 0.0053352753423961882197694059355971),
                numpy.full(6, 0.0039225937188264304439200578005384),
                numpy.full(6, 0.00073526444907111327075429780517715),
                numpy.full(3, 0.0069496808690565782301338954617313),
                numpy.full(6, 0.0026277500982665875036738449530496),
                numpy.full(6, 0.0018416339190279123874687232091982),
                numpy.full(6, 0.0059250327726737599568805600947878),
                numpy.full(6, 0.00061233884081429031242706895284032),
                numpy.full(6, 0.0038249634484788579580887840314782),
                numpy.full(6, 0.0041283032222062560392852347731552),
                numpy.full(6, 0.006692032041741229488106304357568),
                numpy.full(6, 0.0020472829473929802328233366449517),
                numpy.full(6, 0.00087801567916509065616995276674699),
                numpy.full(6, 0.0015777851185458777046731303402116),
                numpy.full(6, 0.0063074359109884056568133487334034),
                numpy.full(6, 0.0042726398210531675072497002183799),
                numpy.full(6, 0.00096983734623925983388711564713531),
                numpy.full(6, 0.00073801827045786280192817844778589),
                numpy.full(6, 0.0052618813601275176819778877273431),
                numpy.full(6, 0.0053002719749982506825567236892445),
                numpy.full(6, 0.0024558010102791692520256530213621),
                numpy.full(3, 0.0053328054204010124725411162517315),
                numpy.full(6, 0.0050556103951576838639219579001529),
                numpy.full(6, 0.0044341909691302104883505729707572),
                numpy.full(3, 0.0032907061458539955765032762707218),
                numpy.full(3, 0.0073142091431203385404764277288737),
                ])
        elif index == 44:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.0017123075799638136895121702696589),
                _s111(
                    0.01975516761571974351422857470556,
                    0.010756719556684273996841403575671
                    ),
                _s111(
                    0.099516581381844660588237381611657,
                    0.00078058589986187171439914503388629
                    ),
                _s111(
                    0.15349454475521389848657446586064,
                    0.0019383329127905529842828651823285
                    ),
                _s111(
                    0.46060745200399893797476184757364,
                    0.0017861424805253371391154951570748
                    ),
                _s111(
                    0.029642060426444401449580575257606,
                    0.0017542251710527286582691333358851
                    ),
                _s111(
                    0.33384062482481181576210433921913,
                    0.00051729425966005439029876820081639
                    ),
                _s21(0.029167351465300611907976357415034),
                _s21(0.049549987912302506132814369017368),
                _s111(
                    0.11942668722741197261052886165152,
                    0.0075458709257060963506816857266597
                    ),
                _s111(
                    0.17331180669942895680964814481991,
                    0.011492546452805203327582669782099
                    ),
                _s111(
                    0.059397863385756653388396168102832,
                    0.024262967721104459836850617776141
                    ),
                _s111(
                    0.25944616462784317093231061266264,
                    0.0097976933024595940058660502442421
                    ),
                _s111(
                    0.26966487953111786089778648405519,
                    0.0018991508282082745299648290445182
                    ),
                _s111(
                    0.32342841041095645111497221201332,
                    0.0076746798561443045582585746398954
                    ),
                _s111(
                    0.20939760943519251101697756688524,
                    0.002707204307768565381246592814512
                    ),
                _s111(
                    0.010793737386739596633959626228363,
                    0.0027063965571698294841264945878515
                    ),
                _s111(
                    0.0416577600266789433427828409968,
                    0.010462734029639450895873172584785
                    ),
                _s111(
                    0.13930077441848229029512128936049,
                    0.021512860284919813351363336815925
                    ),
                _s21(0.4877239805831533674208505234338),
                _s111(
                    0.097140757455529047963043568865105,
                    0.022824535634951918878928858350252
                    ),
                _s111(
                    0.15112480973897059667318232965728,
                    0.10008853030478997846330041884439
                    ),
                _s21(0.49606180446547498931665457237687),
                _s111(
                    0.39393239553515449151936850417343,
                    0.0031595695366354523881048353649248
                    ),
                _s111(
                    0.12763745941732481313566103373729,
                    0.043567575280835105567536532145024
                    ),
                _s111(
                    0.21534278591705231735017346284812,
                    0.062815376245839494031917519812089
                    ),
                _s111(
                    0.18052388725602852975372800064306,
                    0.034691186616931116096078230640744
                    ),
                _s111(
                    0.37069747874972836853794096662522,
                    0.01595213576803113731312706513902
                    ),
                _s111(
                    0.23890434663459388544299879303359,
                    0.036565690980963945529753922700004
                    ),
                _s21(0.076596115605173873480894452985672),
                _s111(
                    0.40354450476491695048804616794253,
                    0.12286724840697114637357355671868
                    ),
                _s111(
                    0.25108861840106174498181275042029,
                    0.12206119203351075502150635066201
                    ),
                _s111(
                    0.31009246035300195724524354098638,
                    0.087827887032806748161559833919124
                    ),
                _s111(
                    0.41718893706811110468755886275192,
                    0.065681103056196455268309099965051
                    ),
                _s21(0.47595184605277128325997658069699),
                _s111(
                    0.084277197515868819848966112651716,
                    0.045720147184830505864113188027838
                    ),
                _s111(
                    0.28751728189049522759248548922039,
                    0.052803410895066976988859462268692
                    ),
                _s21(0.10909554195723774092741869605563),
                _s111(
                    0.34214218490699248634063749981477,
                    0.033262707550278518392991900900333
                    ),
                _s21(0.23124700369384099426412870400944),
                _s21(0.19590819822365059223003202553593),
                _s111(
                    0.29078133562748429923987231757242,
                    0.023090951165029763442807189827358
                    ),
                _s111(
                    0.077738529716100318558812353439734,
                    0.0084121228886457889554283546116549
                    ),
                _s111(
                    0.058353808798156726797388294443294,
                    0.0018558446904390173206187750733971
                    ),
                _s111(
                    0.35373621739118744807194779737164,
                    0.15186122149915331840223013650024
                    ),
                _s111(
                    0.19410368342192220550142277421835,
                    0.14669384649550368818431007870285
                    ),
                _s111(
                    0.11524468026207428787853510967263,
                    0.073058272423484747241113693777017
                    ),
                _s111(
                    0.25264891885682738685779437981035,
                    0.0833205145800466186582346257643
                    ),
                _s111(
                    0.37063812791103511671414892535759,
                    0.097670099519353697704984791383687
                    ),
                _s111(
                    0.19751076623532845040715550590117,
                    0.10212747323582017620463487878641
                    ),
                _s111(
                    0.21910217877663961150173681681716,
                    0.016940122646793473751474498249445
                    ),
                _s111(
                    0.1647494714555341753621342963377,
                    0.064607414654394189883030785404828
                    ),
                _s111(
                    0.34875688743061502363855680277301,
                    0.19429349186192532111681887418138
                    ),
                _s111(
                    0.355853330058662296129275069862,
                    0.058789587775321184870543589871329
                    ),
                _s111(
                    0.34871652898546943500991263699605,
                    0.24358497588517304325810093756688
                    ),
                _s21(0.4223218082071513691128748374919),
                _s21(0.4548817499595059604862078968651),
                _s111(
                    0.29070433554969610797160517312839,
                    0.18612596595616319976382359845807
                    ),
                _s21(0.1439001195404209205099721562311),
                _s111(
                    0.28986293481711371191986298581831,
                    0.23835701955255615001217202692543
                    ),
                _s21(0.40234044785473540134486965459046),
                _s111(
                    0.30938357544545799719768656032141,
                    0.13122961679197293893392872399713
                    ),
                _s111(
                    0.24697953909924447234886857340319,
                    0.1684589785524791567919746199932
                    ),
                _s111(
                    0.4353451951214652447864463294682,
                    0.013125469511223459830734779315977
                    ),
                _s21(0.29429576569083396443183644443979),
                _s21(0.35161578879576900186639188382097),
                _s111(
                    0.41370128931488312661055209723906,
                    0.034413440518580169077333504320989
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.000044304090914147461083608637148873),
                numpy.full(6, 0.00041197564643695758682848689584431),
                numpy.full(6, 0.00027324084600368188573579137691349),
                numpy.full(6, 0.00053932844392989668164092111652383),
                numpy.full(6, 0.00067097897058203822780354221256064),
                numpy.full(6, 0.00022593153611393980724212417823821),
                numpy.full(6, 0.00032206630941833743640016604738071),
                numpy.full(3, 0.0011229773828237150111127423108677),
                numpy.full(3, 0.0017451515655329449025228389316994),
                numpy.full(6, 0.0009677673027951324028424826938538),
                numpy.full(6, 0.0013466648921817605344666355515376),
                numpy.full(6, 0.0013375082839812344984750556021468),
                numpy.full(6, 0.0012094280366882308935155238788157),
                numpy.full(6, 0.00059737614176188248114610324026525),
                numpy.full(6, 0.0014682010637335697046411641960392),
                numpy.full(6, 0.00080105448520124065354435012027682),
                numpy.full(6, 0.0001855670423377325419005065519135),
                numpy.full(6, 0.00072142202642612238530518988481701),
                numpy.full(6, 0.0015321667240474278548336636590281),
                numpy.full(3, 0.0027296527164899309709901277687046),
                numpy.full(6, 0.0015090266204282936697273898386619),
                numpy.full(6, 0.0034017224729490143862421418498012),
                numpy.full(3, 0.00120450601341192323812630226734),
                numpy.full(6, 0.0010359881638063848695363565725658),
                numpy.full(6, 0.0023774876927798601099626944226953),
                numpy.full(6, 0.0033953912341846749022349746696463),
                numpy.full(6, 0.002704088382481818220007165186299),
                numpy.full(6, 0.002017003390291287511535411262029),
                numpy.full(6, 0.0027918811324257680474094096828913),
                numpy.full(3, 0.0023657933107792473962125110896766),
                numpy.full(6, 0.0043004588657304928988602122781004),
                numpy.full(6, 0.0049838565291937565193527613575372),
                numpy.full(6, 0.0046532962756669859796994360494392),
                numpy.full(6, 0.0041278760422565010490154961789407),
                numpy.full(3, 0.0035111942683412106167749241573608),
                numpy.full(6, 0.0020578217623524905648156356616485),
                numpy.full(6, 0.0038938204584288090324569734022558),
                numpy.full(3, 0.002943468047195771546791754949162),
                numpy.full(6, 0.0027707613965555407859412233583193),
                numpy.full(3, 0.0067232428984730884936431030275869),
                numpy.full(3, 0.004979858812518916310441457647736),
                numpy.full(6, 0.0024801439985067616973064068500625),
                numpy.full(6, 0.0008629021808335470432996124145408),
                numpy.full(6, 0.00032093317757429485661872857295845),
                numpy.full(6, 0.0049810086106174347098616192391821),
                numpy.full(6, 0.0050195779180815229311867378599581),
                numpy.full(6, 0.0027692328182935268195102268270983),
                numpy.full(6, 0.0037015806596788268358161313559895),
                numpy.full(6, 0.0050750374591619946093164799727134),
                numpy.full(6, 0.0042676766915481803290805204452214),
                numpy.full(6, 0.0017292273039881342495257366948476),
                numpy.full(6, 0.0032247399122439484996999125300739),
                numpy.full(6, 0.005287947712961897016355002830123),
                numpy.full(6, 0.0040195842863650699159827576828669),
                numpy.full(6, 0.0060608332073000481632600957576789),
                numpy.full(3, 0.0049208372452467634789881377457718),
                numpy.full(3, 0.0050214750285975961653994250803055),
                numpy.full(6, 0.0057991370585632813923725957419318),
                numpy.full(3, 0.0044465932407613083513924289332375),
                numpy.full(6, 0.0063931475211100405316407424617316),
                numpy.full(3, 0.0046466127645843993821018056947583),
                numpy.full(6, 0.005654675008988430625533452205662),
                numpy.full(6, 0.0053110494168999697079018267551565),
                numpy.full(6, 0.0019732304214758985370024422809498),
                numpy.full(3, 0.0064254720501743216199677359046688),
                numpy.full(3, 0.0062655878836268250168776102555506),
                numpy.full(6, 0.0035554794715669390910633920101491),
                ])
        elif index == 45:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.01260480383073618169352002314306,
                    0.0072924295508433190860092162440195
                    ),
                _s111(
                    0.004605476631441322913693083038019,
                    0.0013499971821104595021124942421118
                    ),
                _s111(
                    0.067946496603911169897812327768347,
                    0.006859175938060519703313967658085
                    ),
                _s111(
                    0.069338004363440864040157454564223,
                    0.0012297679959348406009902890172741
                    ),
                _s111(
                    0.46827085987094802197116969398141,
                    0.008780100200694679959272001187448
                    ),
                _s111(
                    0.25049517033522151635779109706826,
                    0.0016830263611802216073204264322036
                    ),
                _s111(
                    0.017923101339837434656623428594374,
                    0.0017579725835351300112357187787217
                    ),
                _s111(
                    0.35945684199505284467011522134424,
                    0.0014756136531628703160871045952088
                    ),
                _s111(
                    0.22115398478494751870985718839346,
                    0.15366312746259246580382810346215
                    ),
                _s111(
                    0.23897319487869613799252490844711,
                    0.22762521613724917092142534043686
                    ),
                _s21(0.12980665330027676925579232756653),
                _s111(
                    0.22652288598117578105986245712184,
                    0.11420303775151179873357267012934
                    ),
                _s111(
                    0.23959052403779021901917735617855,
                    0.080375059468551332648632623387454
                    ),
                _s111(
                    0.17829140299259231148118204536714,
                    0.030618363682489993315584974575301
                    ),
                _s21(0.20634966563088314748925155384717),
                _s21(0.17508458880693992678753399039646),
                _s111(
                    0.28258668912041751457866758194858,
                    0.026942102781423060815210764374344
                    ),
                _s111(
                    0.1372571102587295761492554586383,
                    0.03279721354693261380798358674717
                    ),
                _s21(0.49950457686795946289871348708067),
                _s111(
                    0.10025441523656965740357654920637,
                    0.032727112733648902370805078926134
                    ),
                _s111(
                    0.051707476559965296585764972787764,
                    0.015160101313872511931613372179533
                    ),
                _s111(
                    0.26061485513765690322924350595772,
                    0.17088465295297748667405070295455
                    ),
                _s111(
                    0.22721432495995734560664426250011,
                    0.028663286204167158861011733426409
                    ),
                _s111(
                    0.31104048723505094070947646135304,
                    0.012695671565960890416585999988922
                    ),
                _s21(0.055220419060502929271886836493043),
                _s111(
                    0.18562387629905325188370704266923,
                    0.087901535248881014455651112376267
                    ),
                _s111(
                    0.065862643760817788659368669378353,
                    0.030720346176742388312942872303364
                    ),
                _s111(
                    0.30159047009536227383244825573472,
                    0.0028145506398763484375777952526873
                    ),
                _s111(
                    0.29254265765423633400640674103213,
                    0.079839416372291539930284386903505
                    ),
                _s111(
                    0.027302484752884941695684946407879,
                    0.013321197902767094745984491145921
                    ),
                _s21(0.29915276583659394425868888416397),
                _s111(
                    0.37157192057754425099229579764134,
                    0.009602186018115497123068276784766
                    ),
                _s111(
                    0.20100730399368711685422011083313,
                    0.0025024373852326889127392685266069
                    ),
                _s111(
                    0.29318312937226642134667664669254,
                    0.20173082806599649847619289682709
                    ),
                _s111(
                    0.23333189110362259535505409087726,
                    0.052677682300648582917945024396888
                    ),
                _s111(
                    0.17929914189700434866085770363203,
                    0.055769146110768553121590077042676
                    ),
                _s21(0.36698227725645825974458889598504),
                _s111(
                    0.29343533112909299134962123676814,
                    0.048236701309217153037741450468931
                    ),
                _s111(
                    0.3298405962756192713492005844647,
                    0.2336975835531220945406533611554
                    ),
                _s111(
                    0.1381756936115276356176859521807,
                    0.092662150608776075471210191038239
                    ),
                _s111(
                    0.35851286577610111804904261998402,
                    0.17345476810307231493454892726586
                    ),
                _s111(
                    0.42033778346654878110169049260874,
                    0.017850893646582775600505442849036
                    ),
                _s111(
                    0.27905113300348068705258340005615,
                    0.11994669249584712363358737641399
                    ),
                _s111(
                    0.093462672249371088063353386492546,
                    0.013984617251760835936215769103478
                    ),
                _s111(
                    0.38740898768901990746942401894233,
                    0.1193577643150774351467885799017
                    ),
                _s111(
                    0.40718469566152014064288423452878,
                    0.073584654985361707496446040442976
                    ),
                _s111(
                    0.18764058338970974686011423900594,
                    0.012716747848540712958933586823879
                    ),
                _s21(0.26492164239038054429020886347069),
                _s111(
                    0.15222552603827632527455209640559,
                    0.0024403804076878062427103035299982
                    ),
                _s111(
                    0.17414200178656339120180287456279,
                    0.12989062597729442096705713971281
                    ),
                _s21(0.39846906841394506406509491274352),
                _s111(
                    0.32140815517552619744993542730232,
                    0.14388063038730445357265777965525
                    ),
                _s111(
                    0.08880433617342649858219367517858,
                    0.05885980928835669300960199633859
                    ),
                _s111(
                    0.13042891555171220820608856797143,
                    0.060297341384809317560471346881513
                    ),
                _s21(0.45262019075149421835403988844769),
                _s111(
                    0.13683791272221002911004626163862,
                    0.013225452599358739575574311117718
                    ),
                _s111(
                    0.35285335917967059052260305770487,
                    0.057271259501988624359656255105434
                    ),
                _s111(
                    0.24638690021714218633840233231699,
                    0.010933647586285982188026616896802
                    ),
                _s21(0.42686104953330748500577400240201),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.34352004405947132394137323853713,
                    0.095925165089547494363764143626422
                    ),
                _s111(
                    0.41620896363646422927904442399878,
                    0.039670429715756720653343978505842
                    ),
                _s21(0.094572437133494494856778332633011),
                _s21(0.47298947086889735423796972940598),
                _s111(
                    0.039011810699985755266848630926926,
                    0.0027950477505293967180250456272175
                    ),
                _s111(
                    0.10718071413460607278898318186021,
                    0.0026666116526768370646136742346938
                    ),
                _s111(
                    0.42642381970632610063729240025728,
                    0.0025395300762577354307849974981285
                    ),
                _s21(0.03408514115679924541801096003401),
                _s111(
                    0.35196013136382962553154300401362,
                    0.028731375558288720110454742961242
                    ),
                _s21(0.48699899682578148833533003239266),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.00019430642477546114540474384505479),
                numpy.full(6, 0.000059366480297833226859213763050794),
                numpy.full(6, 0.00048068870750266316128504326245131),
                numpy.full(6, 0.00023012493350022406032921192110457),
                numpy.full(6, 0.00129446271706814368645722202097),
                numpy.full(6, 0.00046052089829068583612298012538864),
                numpy.full(6, 0.00015506900800286614875782498628692),
                numpy.full(6, 0.00052643201689967487101796591685244),
                numpy.full(6, 0.0040776028008771986479085962982326),
                numpy.full(6, 0.0027273371555633171716216406685823),
                numpy.full(3, 0.0032024171503525742635729254806445),
                numpy.full(6, 0.0038178383600418168692377518167031),
                numpy.full(6, 0.0032435899284886569717260817522179),
                numpy.full(6, 0.0018849657183849070579318242446728),
                numpy.full(3, 0.0046373488411219747471358959682485),
                numpy.full(3, 0.0040870604654872975058210819937111),
                numpy.full(6, 0.0021807223876069809496205654394384),
                numpy.full(6, 0.0018345812391610436077069908718838),
                numpy.full(3, 0.00048311352303202593125017302671545),
                numpy.full(6, 0.0016273397954327090367712798836743),
                numpy.full(6, 0.00082853282117272432197371636814537),
                numpy.full(6, 0.0051074900867676870821701154429309),
                numpy.full(6, 0.0022391133588915538439521323445791),
                numpy.full(6, 0.0016401723644210384447685927036221),
                numpy.full(3, 0.0016926101405552390034081430264421),
                numpy.full(6, 0.0036716713931777372159446192564637),
                numpy.full(6, 0.0014130049415994312303806168541055),
                numpy.full(6, 0.00076444200086207835943035115093831),
                numpy.full(6, 0.0039540316260532015773702017853888),
                numpy.full(6, 0.00064483354495711560938135678054869),
                numpy.full(3, 0.006833755375698125920392188568849),
                numpy.full(6, 0.001554756902538077082294607890054),
                numpy.full(6, 0.0006264797924812255561822366402375),
                numpy.full(6, 0.0059918057501738611166075314882226),
                numpy.full(6, 0.003058417814564012191271148650048),
                numpy.full(6, 0.0029964079041531279696952032387586),
                numpy.full(3, 0.0068925047985869562794340925435312),
                numpy.full(6, 0.0032333735833172280654410756149283),
                numpy.full(6, 0.006646364364979971474877723959709),
                numpy.full(6, 0.0031949049329088624005422876045056),
                numpy.full(6, 0.0061619916829777406134241700387564),
                numpy.full(6, 0.0021838177312897504417461678565133),
                numpy.full(6, 0.0048382287535972529666710549674985),
                numpy.full(6, 0.0011709435195081118193000511064058),
                numpy.full(6, 0.005407496856439837179070350200563),
                numpy.full(6, 0.0045333891237490211741070953665009),
                numpy.full(6, 0.0015268444445366377652559535597949),
                numpy.full(3, 0.0063146569930329001611267812400687),
                numpy.full(6, 0.0005985557587521112603516982542641),
                numpy.full(6, 0.0042213374314072620160024080604321),
                numpy.full(3, 0.0065583075001978874053755235658422),
                numpy.full(6, 0.0055145622313394954276235079780303),
                numpy.full(6, 0.0023371778099106668343769742364979),
                numpy.full(6, 0.0027879889526796996342465528990632),
                numpy.full(3, 0.0050168594859682129981700415431867),
                numpy.full(6, 0.0014305749953705688554268289811251),
                numpy.full(6, 0.0039720422418774463540113348827835),
                numpy.full(6, 0.0016230214293910882471462784992365),
                numpy.full(3, 0.0058825091261753016393580159592291),
                numpy.full(1, 0.0069414696543850275965583717472967),
                numpy.full(6, 0.0048308548778950909282989554918174),
                numpy.full(6, 0.0035396788161465032816995968227414),
                numpy.full(3, 0.0031371434621642701125645307177649),
                numpy.full(3, 0.0040930651478196709689534178759353),
                numpy.full(6, 0.00036706598941806133093445861124868),
                numpy.full(6, 0.00057096990940418185655978548091091),
                numpy.full(6, 0.00087611353916882224106990377996885),
                numpy.full(3, 0.0012513146853204593394543879823602),
                numpy.full(6, 0.0030871109749241656810064387182736),
                numpy.full(3, 0.0030558057702988307263859691606889),
                ])
        elif index == 46:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.47916270948102112963674655694901),
                _s111(
                    0.39796976464070987374146326910061,
                    0.15412314916607718763386128751409
                    ),
                _s111(
                    0.41430760798817585247292119214798,
                    0.11313670592402336911221687663357
                    ),
                _s111(
                    0.32972824987662375141682422967114,
                    0.073018327779703224554945239571323
                    ),
                _s111(
                    0.22575924233005779173603560549228,
                    0.10980337680736350125723962255144
                    ),
                _s21(0.048683079583320023852666461154885),
                _s21(0.48684943445257851288308720301258),
                _s111(
                    0.32869934756052368461464058242351,
                    0.10283587537107290723838961214153
                    ),
                _s111(
                    0.05702451832928091702553909986946,
                    0.01045501534441005688570551365678
                    ),
                _s111(
                    0.21815349062760711114057703849767,
                    0.14752226154605636112875351735872
                    ),
                _s111(
                    0.20230634588346361682952356191044,
                    0.052126096807430030011130674006018
                    ),
                _s111(
                    0.21328320980880805000595729537009,
                    0.080084195766168846134720363241607
                    ),
                _s111(
                    0.0082133588712219659750885012117669,
                    0.0021607803546682809122092542336658
                    ),
                _s111(
                    0.46151536161230036434416581864494,
                    0.011363802349727234769544531942546
                    ),
                _s111(
                    0.35462246731270576707533967634695,
                    0.12977852361765098406747121478148
                    ),
                _s111(
                    0.31092064358603159769875464110206,
                    0.048937278607245348646142002993885
                    ),
                _s111(
                    0.30495578413323064938462348044207,
                    0.15841755900746588503712405238207
                    ),
                _s111(
                    0.25079443756390419607160674960593,
                    0.17550008543840904907256645799493
                    ),
                _s21(0.19629480922944954354331985945311),
                _s21(0.16579871656709604882560695663366),
                _s111(
                    0.43386922186448054471010795122971,
                    0.053126381310496243269366308787514
                    ),
                _s111(
                    0.077037698625319650942105904330187,
                    0.050908977358329517924066476964936
                    ),
                _s111(
                    0.27683618601952247195506771206059,
                    0.011121399597137709039082301349419
                    ),
                _s111(
                    0.17363716210342146647643822079576,
                    0.011779753680717899407831406402883
                    ),
                _s111(
                    0.33543368866137698848652488409585,
                    0.011808126303693292331432189564589
                    ),
                _s111(
                    0.37506421845239666006173672316455,
                    0.051243883990893601234481724864487
                    ),
                _s111(
                    0.34671128612990046081390225706415,
                    0.18254125647613275884858047888206
                    ),
                _s111(
                    0.2559685112606641443421715054101,
                    0.053901871450292819434717333645301
                    ),
                _s111(
                    0.29200692078853169466471209021405,
                    0.02734331346155362218688761534374
                    ),
                _s111(
                    0.23641723957957555432760661675021,
                    0.029742381879280235167878145552081
                    ),
                _s111(
                    0.46615089812943551630348676535391,
                    0.0021912946810572991343929558570205
                    ),
                _s111(
                    0.22348262914558564848090409390152,
                    0.012573665836604229269208442837794
                    ),
                _s111(
                    0.39736801387800062864950507114082,
                    0.011519669129512468209598208139418
                    ),
                _s111(
                    0.28567924324498999689170600059575,
                    0.21066803766676626497998081825783
                    ),
                _s21(0.22900711778704468509078510759346),
                _s21(0.29989810187972864792896516120506),
                _s111(
                    0.40099191229640677777210640365846,
                    0.0021708502824680004413958624077701
                    ),
                _s111(
                    0.15627351040407679102362607308105,
                    0.055766422379797911137112355090838
                    ),
                _s111(
                    0.047785893684681876566400181560147,
                    0.0020979082703016117353889276685849
                    ),
                _s111(
                    0.18224915993137408000943661488197,
                    0.029078197579592478733906760094412
                    ),
                _s21(0.36608126141142539383817281213756),
                _s111(
                    0.089347568191985939673501920182905,
                    0.01158296684402517921758240440782
                    ),
                _s111(
                    0.16521988123991276093953205920456,
                    0.087462361650272741648365976148341
                    ),
                _s111(
                    0.080528004739168421681531040536701,
                    0.002078503598219240465311275116347
                    ),
                _s111(
                    0.33054150156759908344676167623722,
                    0.23647778374478368931064679630579
                    ),
                _s111(
                    0.17507401325229365257054486064663,
                    0.12280901805371280570688487984232
                    ),
                _s111(
                    0.11339497302942240420030482225686,
                    0.055005028444483801174627200478575
                    ),
                _s111(
                    0.094544228406448840975163230740898,
                    0.028793533227112058462787171879365
                    ),
                _s111(
                    0.058958942360846319577833438172288,
                    0.026293331791867717396482084604345
                    ),
                _s111(
                    0.35544611710236966465463745323878,
                    0.028307327385223555124903285896573
                    ),
                _s111(
                    0.42062784444542893597095851299564,
                    0.028126938807138848819802698859599
                    ),
                _s21(0.030769343952081854005726466057613),
                _s111(
                    0.27634247716644574798797309338647,
                    0.0021009010930692362908788360671107
                    ),
                _s111(
                    0.13583440513813729124502621311192,
                    0.030522100402259810717066753382941
                    ),
                _s111(
                    0.12143244492038733789515612080398,
                    0.088143041981530291538804786171567
                    ),
                _s21(0.082498693763558409653969192049142),
                _s111(
                    0.12925448133294827568354596229906,
                    0.012580807272203798495784812298941
                    ),
                _s111(
                    0.27293931833032633582317093627509,
                    0.083876055657832100346937488127605
                    ),
                _s21(0.460823004347588137586530822286),
                _s111(
                    0.27622443167428703143713489781663,
                    0.12479160044470473025596191775494
                    ),
                _s111(
                    0.16653106199180106998808859444417,
                    0.0022302492894394474036461393299445
                    ),
                _s111(
                    0.33732386187895564837044622118328,
                    0.0022846671110009908452396269018243
                    ),
                _s21(0.26661570869769679859163499373998),
                _s21(0.12843943494751237412151995369469),
                _s111(
                    0.38998483768037880669859166073977,
                    0.083193302580065813710441938532391
                    ),
                _s3(symbolic),
                _s111(
                    0.21905740202960690188751108812894,
                    0.002407031091832555587141285503754
                    ),
                _s111(
                    0.12034134244309032583033862652419,
                    0.0024170636184783145191665268381002
                    ),
                _s21(0.39751157540204835249439751334302),
                _s111(
                    0.032143459785426795212588199786974,
                    0.012886871818453033026111720974283
                    ),
                _s21(0.012879698435885184778232430003051),
                _s111(
                    0.02397836258819743200201203732051,
                    0.0025873987120106583524102280903204
                    ),
                _s21(0.00049292224240589825770211789631932),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0015063623878995840787742848595959),
                numpy.full(6, 0.0044537081869330011462958733948107),
                numpy.full(6, 0.0043200095246416356069403400666402),
                numpy.full(6, 0.0030868796559389265310976590985829),
                numpy.full(6, 0.0034302258154803293154984678806002),
                numpy.full(3, 0.0012474691816453434023226787405125),
                numpy.full(3, 0.0021895163833001088976822849286296),
                numpy.full(6, 0.0037827619823912609405177880130901),
                numpy.full(6, 0.00067043064006260809243287853344153),
                numpy.full(6, 0.0041741147673405347157396403142038),
                numpy.full(6, 0.0025583666569760223892447196932536),
                numpy.full(6, 0.0031839869521232878496301561046634),
                numpy.full(6, 0.0001317170927953910971186738806805),
                numpy.full(6, 0.0016456723831060041792575859018257),
                numpy.full(6, 0.0045954830932585576647150345281534),
                numpy.full(6, 0.002868860156815623207459492166359),
                numpy.full(6, 0.0047267340609202294049517674802243),
                numpy.full(6, 0.0048087317688295177107851559139344),
                numpy.full(3, 0.004532616518341832765856590283053),
                numpy.full(3, 0.0041121335512160985008335327151929),
                numpy.full(6, 0.0031927670836934522254826235207111),
                numpy.full(6, 0.001748765050289432689250125736376),
                numpy.full(6, 0.0014306703323830101244408070353807),
                numpy.full(6, 0.0012681752789353323424683018055985),
                numpy.full(6, 0.0015790337439116784450549182575903),
                numpy.full(6, 0.0032154452084320582946231226327092),
                numpy.full(6, 0.0053977058220169638545862040442811),
                numpy.full(6, 0.0030627052030108834905417196409397),
                numpy.full(6, 0.0023192184096374533548718690031638),
                numpy.full(6, 0.0022961002901772868510970817721472),
                numpy.full(6, 0.00073381033207120100787902455256655),
                numpy.full(6, 0.0014437602767408076990074491016952),
                numpy.full(6, 0.001658666323964262804518639773967),
                numpy.full(6, 0.0055707293081132551380676481707032),
                numpy.full(3, 0.0053362839978633247591789926771485),
                numpy.full(3, 0.0064756219278226225841251386402228),
                numpy.full(6, 0.00072143743446459932675274939117929),
                numpy.full(6, 0.0026221278244147779937871777310052),
                numpy.full(6, 0.00030357960337238272680280449256811),
                numpy.full(6, 0.0021000870011484094570320184487611),
                numpy.full(3, 0.0065283169454314222163143077525831),
                numpy.full(6, 0.00096629861874133241763299878042671),
                numpy.full(6, 0.003204672370228977644264384958221),
                numpy.full(6, 0.00039229504538734212815337409106661),
                numpy.full(6, 0.0062575812080364894296332922288324),
                numpy.full(6, 0.0037812405140909231481317649352061),
                numpy.full(6, 0.0023063619647721630748744073715299),
                numpy.full(6, 0.0015964303372989401062356703566916),
                numpy.full(6, 0.0012488360135939412716068355298553),
                numpy.full(6, 0.0025556284082945359054032216093201),
                numpy.full(6, 0.0026782849316905531295214781967434),
                numpy.full(3, 0.00097170970013712346298731919466367),
                numpy.full(6, 0.00064139001583378701299190034920906),
                numpy.full(6, 0.0019107173540585363561823976373209),
                numpy.full(6, 0.0030285648566489805418792360425348),
                numpy.full(3, 0.0024386979014754190908252840206301),
                numpy.full(6, 0.0011940194745137679980470233094651),
                numpy.full(6, 0.0039897861442201054909716681331521),
                numpy.full(3, 0.0041882040717763930426753738742527),
                numpy.full(6, 0.0047741598764475305418668164513622),
                numpy.full(6, 0.00056810129753066170737390082505091),
                numpy.full(6, 0.00072928978989153362696702902228585),
                numpy.full(3, 0.0059862742964751043786625674487063),
                numpy.full(3, 0.0037734801565330675130108717738378),
                numpy.full(6, 0.0043995561699860475327147397464839),
                numpy.full(1, 0.0066350471232071649309321846175091),
                numpy.full(6, 0.00067895899857733322628322313151918),
                numpy.full(6, 0.00053144411340617999157724169354652),
                numpy.full(3, 0.0064816472544865440176911821271735),
                numpy.full(6, 0.00064752466341334005231245622217073),
                numpy.full(3, 0.00044934671028004461890532674038755),
                numpy.full(6, 0.00026132794600230058566502965550813),
                numpy.full(3, 0.000014095220135950496697652632292852),
                ])
        elif index == 47:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.3491775041543909790546580008642),
                _s111(
                    0.013218234774261483880563808729232,
                    0.006926108118994644334700155718127
                    ),
                _s111(
                    0.18207414326155922162264149992621,
                    0.08163584711098549313367835050263
                    ),
                _s111(
                    0.15058092731770140208183825581054,
                    0.086196365988733004132401047583861
                    ),
                _s21(0.30289654411791439802927939071405),
                _s111(
                    0.076432982656707521762251965084946,
                    0.050293180530191378455443720453388
                    ),
                _s111(
                    0.013832616097629311784002845676612,
                    0.0010488989499174364759595447536553
                    ),
                _s111(
                    0.026745227243076112863827048104564,
                    0.010020497565352199950108325944513
                    ),
                _s21(0.050531902462301472961280761673615),
                _s111(
                    0.37119023675251458014283465483585,
                    0.20367425304517983233209726502225
                    ),
                _s111(
                    0.36889497279211839146594458654268,
                    0.15932668387393361126785014591288
                    ),
                _s21(0.42150939287870942170315458657603),
                _s111(
                    0.10707457989312000466039003490769,
                    0.053368702564695919885493789140984
                    ),
                _s111(
                    0.11521791216736023916459518580346,
                    0.085296064492316381580455524963577
                    ),
                _s21(0.4746270243429588183553206091011),
                _s111(
                    0.41796285396989951116360329967426,
                    0.051482297929066756975958549083355
                    ),
                _s21(0.079572842069243966745980365581543),
                _s111(
                    0.046299259915931931454742587191256,
                    0.027553631439473461886250244729638
                    ),
                _s111(
                    0.32502993731599943656491563891551,
                    0.1187020271689407972326767838452
                    ),
                _s111(
                    0.22302145685345382442214304094589,
                    0.085061577169692984295460202615737
                    ),
                _s111(
                    0.38224008025178311513671300816117,
                    0.1181275084411923325003327051435
                    ),
                _s111(
                    0.31868101680405751661410125655152,
                    0.25270835065274156757849867563484
                    ),
                _s111(
                    0.31610242919729198469524287196934,
                    0.20574594120817155864182448417888
                    ),
                _s21(0.023680229143040353443897153336515),
                _s111(
                    0.20171436026250172109727951558338,
                    0.028645737105414887282258468584719
                    ),
                _s111(
                    0.30409537445729691733416589142432,
                    0.028700825091621764132858755456921
                    ),
                _s111(
                    0.25094060009445292481777841566755,
                    0.029082235848793492425415417927053
                    ),
                _s111(
                    0.27011368548774695898543722418818,
                    0.12174223594066044670469195110747
                    ),
                _s111(
                    0.42300788677184292033602581998144,
                    0.027946918436998443915521784510104
                    ),
                _s111(
                    0.21883810840826200581887640795028,
                    0.12214006675837241710664033066324
                    ),
                _s21(0.26305643577037230963841107569773),
                _s111(
                    0.31555828243015628787067249778178,
                    0.1604129850910246252818044467694
                    ),
                _s111(
                    0.35999420507678677290272092836061,
                    0.052038405103005515782563411719102
                    ),
                _s111(
                    0.07614928056270968996813890753124,
                    0.02800809732643471896104111835132
                    ),
                _s111(
                    0.36168712504285654152408799094691,
                    0.028364199293252952420287693788423
                    ),
                _s21(0.44206939726383057448794820809999),
                _s21(0.48616010748368979260854540405771),
                _s111(
                    0.39695704297947914373845888090706,
                    0.081814955021604451980803985756895
                    ),
                _s111(
                    0.26358210465038579911281772367768,
                    0.21213389631656112528730298307919
                    ),
                _s111(
                    0.19253505421227116020692504100516,
                    0.052445204222916209419919532019483
                    ),
                _s111(
                    0.15505379800193294679355349091485,
                    0.029177676432732593138719051267614
                    ),
                _s111(
                    0.080813918367061020464083412636468,
                    0.011675295489491431741242417630664
                    ),
                _s21(0.1621461225224503712090069361361),
                _s111(
                    0.049490300569582763830851873154054,
                    0.011352955184895583919539707187113
                    ),
                _s21(0.3736911818051820485235093533903),
                _s111(
                    0.30136611917506083799335566121613,
                    0.052741208654800462247560743843546
                    ),
                _s21(0.21255126890481380911844937823889),
                _s111(
                    0.14555909412430643463148475579277,
                    0.053936384497133750706414368046369
                    ),
                _s111(
                    0.033923931145958407107827110094902,
                    0.0020268965838006197624064306738152
                    ),
                _s21(0.45983217414950114278038588622358),
                _s111(
                    0.46092039829835215208970734329879,
                    0.01137411397875084568952941056824
                    ),
                _s111(
                    0.20965063699274263075580658523667,
                    0.16471973579805898230045672591204
                    ),
                _s111(
                    0.33561883072763637451853163906892,
                    0.082485282777811566536055664871459
                    ),
                _s111(
                    0.11919835609480266621264490605608,
                    0.011866025809438346562063558216507
                    ),
                _s111(
                    0.1127517427175889428481769307165,
                    0.028988580123217919429028820086793
                    ),
                _s111(
                    0.24460448499371052160980060745837,
                    0.053609251970668332280372771625139
                    ),
                _s111(
                    0.26132789521301542225176186574986,
                    0.16496729258638806192431138547285
                    ),
                _s111(
                    0.27671022235884704094186716251008,
                    0.084133458635387945623559439025061
                    ),
                _s111(
                    0.33105769830551395851847559248892,
                    0.01171814078526501984577070408775
                    ),
                _s111(
                    0.17116596035352305218181401945689,
                    0.11982515927538520791444492887601
                    ),
                _s111(
                    0.21483809354041570634759942126295,
                    0.011808474050901097097460558176917
                    ),
                _s111(
                    0.16403259578823730507383316797078,
                    0.011898235715954000890737247152243
                    ),
                _s111(
                    0.27059952051927449539518883541036,
                    0.011847600207995976283509689032171
                    ),
                _s111(
                    0.39488152990542129587234901672367,
                    0.011529446726999968332180197223238
                    ),
                _s21(0.49891852914867343689305454109148),
                _s111(
                    0.097680144060963022562821552919871,
                    0.0022497058285754676732778334640376
                    ),
                _s111(
                    0.43166318847649614546565250880266,
                    0.0021780831191386290025657683691268
                    ),
                _s111(
                    0.14032386057258031434573715887238,
                    0.0022594310974725850456428439110756
                    ),
                _s21(0.12497450674891139718264380483543),
                _s111(
                    0.24379690010750172182086633436756,
                    0.0022489510449105549561676898083058
                    ),
                _s111(
                    0.061993993437915255570298247701841,
                    0.0022107829440679360539299194684872
                    ),
                _s111(
                    0.30295049284199041481259435863913,
                    0.002249931429543905231134559812413
                    ),
                _s111(
                    0.18926610050291029549352523762224,
                    0.0022640392620407878206101963750957
                    ),
                _s111(
                    0.36591902793680910877216118616738,
                    0.0022135119210075649837476010203879
                    ),
                _s21(0.0026050966947361450393817016621683),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0043146569583335191928416558288118),
                numpy.full(6, 0.00021278200652494503520676750690905),
                numpy.full(6, 0.0022514827449286118831613255724),
                numpy.full(6, 0.0022650701154880334365864459296083),
                numpy.full(3, 0.0046991712312519045108139481482327),
                numpy.full(6, 0.0014027295746802449698148589758296),
                numpy.full(6, 0.000097809916812659808848384197703869),
                numpy.full(6, 0.00040386298680349287282029663034889),
                numpy.full(3, 0.0012364924097053459366789308343258),
                numpy.full(6, 0.0051536553206130741934589788397222),
                numpy.full(6, 0.0045094710563839332380248757971626),
                numpy.full(3, 0.0045159973781931017025311421733998),
                numpy.full(6, 0.0019145889672060224873888568247877),
                numpy.full(6, 0.0026062651829993018541367641995678),
                numpy.full(3, 0.0029444810662742586298524963681758),
                numpy.full(6, 0.0030761572742866454978974091759861),
                numpy.full(3, 0.0020830024863947298660339642673581),
                numpy.full(6, 0.0010328123125118905165924135450689),
                numpy.full(6, 0.0043543612304128450980284778859083),
                numpy.full(6, 0.0033920879178230409638046640804537),
                numpy.full(6, 0.0045331567046035262637793561666597),
                numpy.full(6, 0.0053697193075646740400657855686553),
                numpy.full(6, 0.0050112518902676699502000555320553),
                numpy.full(3, 0.00066300786326677415212877612184054),
                numpy.full(6, 0.0019533942747888751882501686996306),
                numpy.full(6, 0.0022701532915994110723259782283175),
                numpy.full(6, 0.0021386729830484870777580573012001),
                numpy.full(6, 0.0042781341832724128287064793325955),
                numpy.full(6, 0.0025070193444428064880216267092171),
                numpy.full(6, 0.0039737311003984914735456718844516),
                numpy.full(3, 0.0055982544326030759989760431223675),
                numpy.full(6, 0.0047404136863378226558762346593905),
                numpy.full(6, 0.0031609021577844786273243368963539),
                numpy.full(6, 0.0013064930317837199100776856536544),
                numpy.full(6, 0.0024224165705940803464167788260539),
                numpy.full(3, 0.0045518145135698885309983429960709),
                numpy.full(3, 0.0025072813505808650659272690871947),
                numpy.full(6, 0.0041337585903884473624377879918706),
                numpy.full(6, 0.0051051331812112277965493883493761),
                numpy.full(6, 0.0026976233339834156557930933192635),
                numpy.full(6, 0.0018809643979072983211112721640693),
                numpy.full(6, 0.00091421901027426237659098695196042),
                numpy.full(3, 0.0040644299258672032178497638828798),
                numpy.full(6, 0.00070106560286908116563842952918107),
                numpy.full(3, 0.0055051135413514141373586069309779),
                numpy.full(6, 0.003190105648715051436395570544654),
                numpy.full(3, 0.0049446615998697491865097666478942),
                numpy.full(6, 0.0024338258411055340119124251598528),
                numpy.full(6, 0.00025084745145746957978885278232108),
                numpy.full(3, 0.0040657898075941602101518612653261),
                numpy.full(6, 0.0017108131277605055948580984738201),
                numpy.full(6, 0.0045280121334294017779981887937264),
                numpy.full(6, 0.0040081392301490437888476750433182),
                numpy.full(6, 0.0011195403999073294455905602741588),
                numpy.full(6, 0.0016556490812276695490161147635792),
                numpy.full(6, 0.0030745572112735754912785136882923),
                numpy.full(6, 0.0048300704241971473390133650616931),
                numpy.full(6, 0.0038986974038214249817258777400309),
                numpy.full(6, 0.0016458519911547444785505661006025),
                numpy.full(6, 0.0037119048709274736384122003829731),
                numpy.full(6, 0.0014185756078616090601015039156472),
                numpy.full(6, 0.0012890581955709145109213289099414),
                numpy.full(6, 0.0015614900549057867686283948220674),
                numpy.full(6, 0.0016952718909460044498760030036021),
                numpy.full(3, 0.00074883086120397942849860954395469),
                numpy.full(6, 0.00045280227256791726315439594618803),
                numpy.full(6, 0.00074533983106636671568553223119497),
                numpy.full(6, 0.00053234814725867168787023717252183),
                numpy.full(3, 0.003632139855663754981931331678907),
                numpy.full(6, 0.00065761968362639610357428781649619),
                numpy.full(6, 0.00036206905113067701539554677153421),
                numpy.full(6, 0.00070601194567049312732844208051029),
                numpy.full(6, 0.00060187710221997117773774997688409),
                numpy.full(6, 0.00073263934654966526183069298492737),
                numpy.full(3, 0.000089253661418059160787189703718929),
                ])
        elif index == 48:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.34772445871080945921858087263637),
                _s111(
                    0.36956729159016621347427614942414,
                    0.21570064416961684136937961138523
                    ),
                _s111(
                    0.3084818979933622488395569991715,
                    0.10830149992200391895429803833053
                    ),
                _s111(
                    0.3196427292245513327190901671665,
                    0.034695952771136395220571115533313
                    ),
                _s21(0.37343127125532209807137430019027),
                _s111(
                    0.0013460639309496434449913949535816,
                    0.0023979705918984515228087151480167
                    ),
                _s111(
                    0.32808481780883128583518538926516,
                    0.019170784080321566960562147174653
                    ),
                _s111(
                    0.31981290827271948514679785328427,
                    0.27636156531080965313873694597749
                    ),
                _s111(
                    0.15892660136182003023150105360172,
                    0.0016411683438174247902165307454497
                    ),
                _s111(
                    0.19627597719723563119763203960289,
                    0.053323193421323463215766804575727
                    ),
                _s21(0.48933905356285323189755068911384),
                _s111(
                    0.29334218459018172786281846228406,
                    0.082928836401138320605645137556541
                    ),
                _s21(0.048410924825140003549531873101234),
                _s21(0.080159548747975685998971495847438),
                _s111(
                    0.12472732588139755964792292690437,
                    0.023319017149181456732602590123587
                    ),
                _s111(
                    0.31159324594327961154094500023497,
                    0.13871309395938550187253910064601
                    ),
                _s21(0.4790902659592135284977427301879),
                _s21(0.46664241534843466585864544118995),
                _s111(
                    0.1105414410318807724923808541231,
                    0.010540639408122495091558873512415
                    ),
                _s111(
                    0.29741719627591727905453883419723,
                    0.010347250567507892711563605899565
                    ),
                _s111(
                    0.29406805865227855377342870582411,
                    0.053781881658776657835797077086018
                    ),
                _s111(
                    0.11140121760631086717111461667156,
                    0.069760358020446372996210595748298
                    ),
                _s111(
                    0.44374345386362933341008860035434,
                    0.015502302779250982036104173300093
                    ),
                _s111(
                    0.3676357119294025251719024329336,
                    0.039622507258816878821754942534388
                    ),
                _s111(
                    0.04838341889362429270014331747278,
                    0.011810700923664012376069823553521
                    ),
                _s111(
                    0.42619854603484827823495662248263,
                    0.035287892346372193986783028257057
                    ),
                _s111(
                    0.34640370750834257306753607827504,
                    0.064715093001975105538156759324634
                    ),
                _s111(
                    0.076168644079201458271328490462095,
                    0.010422571567642056697267948968709
                    ),
                _s111(
                    0.31985580598920702216025018816017,
                    0.2271049175306688832046709924165
                    ),
                _s111(
                    0.11497674997632783103739697051906,
                    0.043154888080570560164983517001927
                    ),
                _s111(
                    0.15534118748633498969652388576385,
                    0.048974948218390376682219659456535
                    ),
                _s111(
                    0.15366413947806527019328559579452,
                    0.0094545488420266123295429943693395
                    ),
                _s111(
                    0.079853820771823415057216664214541,
                    0.001894305879112616250909584511808
                    ),
                _s21(0.011704574467113419693380165432123),
                _s111(
                    0.19786011212854839726667211452286,
                    0.01202832240369283999959763054187
                    ),
                _s111(
                    0.31691538038078183286172803130958,
                    0.0019044677779362753109165814597736
                    ),
                _s111(
                    0.16456397716341348003463484724313,
                    0.026205223792356400527934433412733
                    ),
                _s111(
                    0.36112983597993795082271628018747,
                    0.094470921524026361692054346092907
                    ),
                _s111(
                    0.41982597745422942253932528739348,
                    0.09632334903378368129660417430849
                    ),
                _s111(
                    0.24317522457466311883338098170251,
                    0.053490317263427349155838774774726
                    ),
                _s111(
                    0.14598322311364346252423416424198,
                    0.079524478600837120920709233492172
                    ),
                _s111(
                    0.02723928326798026400026025802696,
                    0.011030754781471895242965502314791
                    ),
                _s111(
                    0.24531370896477844967907467936246,
                    0.01218623296397879904889604395132
                    ),
                _s21(0.2678465137111688515074985190996),
                _s111(
                    0.11655421907345294491298292941702,
                    0.002113218262477547388525105532789
                    ),
                _s111(
                    0.053585682870044646865439262181293,
                    0.027218990658071144278383544971874
                    ),
                _s111(
                    0.085135518150016901363844301959048,
                    0.026256259012472017664350753627913
                    ),
                _s111(
                    0.4084926257856330763559307971186,
                    0.062475097450370377288537586231733
                    ),
                _s111(
                    0.38225104509481382758638848053974,
                    0.17377620987619342492790827622788
                    ),
                _s111(
                    0.025974032206589028985905447816123,
                    0.0020491260430695296428935965616937
                    ),
                _s111(
                    0.38568918876006436248719897524023,
                    0.018890041661542007346634550479093
                    ),
                _s111(
                    0.19074647943140314199705742149581,
                    0.082618952945698380026475861936674
                    ),
                _s111(
                    0.049314651604851817057279859185433,
                    0.0022799567867530885140044089538634
                    ),
                _s111(
                    0.42648254549804660960050559038719,
                    0.0047722521203025807622353368283012
                    ),
                _s111(
                    0.15136475267056509687327616076048,
                    0.11620235641158798962523053133241
                    ),
                _s111(
                    0.24108556039098643770541227087692,
                    0.085525264242367015354689057254146
                    ),
                _s111(
                    0.21203621120547973015996857160719,
                    0.029776788322806571532698105681461
                    ),
                _s111(
                    0.077342028084253878962970082698106,
                    0.050253537035871350214574119059837
                    ),
                _s111(
                    0.26592702365453135474205632070986,
                    0.21630020710235432060500142819858
                    ),
                _s21(0.21313827248019083386472426606489),
                _s111(
                    0.01027811240403521337792704128211,
                    0.0023182076844770317105552550801207
                    ),
                _s21(0.43362666136661098376959718637171),
                _s111(
                    0.36374868048981512450620730464798,
                    0.0064301877897616796009993759675447
                    ),
                _s111(
                    0.36982020510671371195440026435992,
                    0.13311111506547137968496744179646
                    ),
                _s21(0.15990091444053889623264586185501),
                _s21(0.028063663492678269556170797287994),
                _s111(
                    0.26223685562554154020644420340496,
                    0.16825248537156288995388320897387
                    ),
                _s111(
                    0.20586527419899884232721988359442,
                    0.0023776437008401596162292156160215
                    ),
                _s111(
                    0.32106129923917116232439622478747,
                    0.17927517691473483569458311796422
                    ),
                _s111(
                    0.26700892535281116636621424148074,
                    0.028463351612019049647948281285426
                    ),
                _s111(
                    0.25860454101035106910572440188761,
                    0.0022264670918958109330618409104635
                    ),
                _s111(
                    0.19962476267736045586731428102304,
                    0.12036436957224947280704771240853
                    ),
                _s111(
                    0.20889086438440644887001385363093,
                    0.16433446168671559607793204014215
                    ),
                _s21(0.10804712924230600644035619507315),
                _s111(
                    0.25333360060180893373128751394599,
                    0.12388745883767666667415588852488
                    ),
                _s21(0.49717563723846608315257060863406),
                _s111(
                    0.46379612274656633860354149770257,
                    0.00016001038938425443311552267327327
                    ),
                _s111(
                    0.38371779905054644691598940501265,
                    0.00010850920174364424913717116352104
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.004365138753782736588387763532721),
                numpy.full(6, 0.0037199314122967066649237027104757),
                numpy.full(6, 0.0030326109445702034449349190324064),
                numpy.full(6, 0.0018470108648334892583979500487599),
                numpy.full(3, 0.0039691750453025813664361239115348),
                numpy.full(6, 0.000023772908084865779657340845432758),
                numpy.full(6, 0.0015449674526409663225223655293904),
                numpy.full(6, 0.0050318869826993904790280485786729),
                numpy.full(6, 0.00038873576680098335179002800670132),
                numpy.full(6, 0.0022929693353194649487983103987857),
                numpy.full(3, 0.0018221145367845095413207306278064),
                numpy.full(6, 0.0032590081957709469128477082913635),
                numpy.full(3, 0.0012114472500649791090372338192252),
                numpy.full(3, 0.0019309544896270690998024562387319),
                numpy.full(6, 0.001299434393401518008061313240849),
                numpy.full(6, 0.0040442317991415074851237003429078),
                numpy.full(3, 0.002640024375641072353889254549975),
                numpy.full(3, 0.0032841920864060679401283582412589),
                numpy.full(6, 0.00086447910709451905824359191798643),
                numpy.full(6, 0.0012659714364757416887984495397779),
                numpy.full(6, 0.0027425885952415113590652000522662),
                numpy.full(6, 0.0021154075536657444564587203452719),
                numpy.full(6, 0.0016231545272856842416399344573229),
                numpy.full(6, 0.0025412737334052936150968257690468),
                numpy.full(6, 0.00062263547211217268605960399934217),
                numpy.full(6, 0.0026418403799762712261685623608238),
                numpy.full(6, 0.0032653171027573867557654463773852),
                numpy.full(6, 0.00076551458592241779961600497824702),
                numpy.full(6, 0.0051641360944715229935894634481422),
                numpy.full(6, 0.0018554389812758353651935553820972),
                numpy.full(6, 0.0022798100113623112887710333853045),
                numpy.full(6, 0.0010267946171960897441063499706024),
                numpy.full(6, 0.00033284312112662229422513601197115),
                numpy.full(3, 0.00032294495843481555534957163991891),
                numpy.full(6, 0.0012157493114517174528204742123372),
                numpy.full(6, 0.00058931157289567738799989525642262),
                numpy.full(6, 0.0017342658044948606086221400688213),
                numpy.full(6, 0.0040498750757604590132385197811776),
                numpy.full(6, 0.0042742322977128438717633479963017),
                numpy.full(6, 0.0028335085475802439343267491864638),
                numpy.full(6, 0.002743812545883741128792092508501),
                numpy.full(6, 0.00047302145635505195586232787053933),
                numpy.full(6, 0.0013733177441610052918846835798366),
                numpy.full(3, 0.0054310463039951051770483299662245),
                numpy.full(6, 0.0004233009914606136797065923668114),
                numpy.full(6, 0.0010664611871638438230133205587207),
                numpy.full(6, 0.001382401073311702664124279345323),
                numpy.full(6, 0.0036585117930269911187890085944361),
                numpy.full(6, 0.0052100048548665774797246777954799),
                numpy.full(6, 0.00020731056059076486342891119378285),
                numpy.full(6, 0.0019583162868631561789802565135373),
                numpy.full(6, 0.0032089225299187570565373788686298),
                numpy.full(6, 0.00031441515461318483006083292790225),
                numpy.full(6, 0.0010785145551204093923463476712953),
                numpy.full(6, 0.0036004269766152113324326297432672),
                numpy.full(6, 0.003661191417842613589867188497473),
                numpy.full(6, 0.0021617123138750800896979298565002),
                numpy.full(6, 0.0018010562763861775633387583260045),
                numpy.full(6, 0.0054475592942758763722635639483587),
                numpy.full(3, 0.0051525605444838104514570362127744),
                numpy.full(6, 0.00013978520152437230779237575086904),
                numpy.full(3, 0.0049930051499418295575304474207131),
                numpy.full(6, 0.0011962011851953004816245810067358),
                numpy.full(6, 0.0049525658235835790024417166362793),
                numpy.full(3, 0.004243498491854159858762059419321),
                numpy.full(3, 0.00088760056102461919691531901760991),
                numpy.full(6, 0.0050552058738964203121492416897065),
                numpy.full(6, 0.00060559106189920555570614397513677),
                numpy.full(6, 0.0053577902109237166326079371660466),
                numpy.full(6, 0.0023655352245002668955573742612554),
                numpy.full(6, 0.00063617605564497544016787761705707),
                numpy.full(6, 0.0041167794317583617645309382462914),
                numpy.full(6, 0.0047435661701724518494737922666682),
                numpy.full(3, 0.0031739283489719255519214112325817),
                numpy.full(6, 0.0046022674251481818283838939984268),
                numpy.full(3, 0.0012950799113895639663827350585878),
                numpy.full(6, 0.00023500892248057527905261792531808),
                numpy.full(6, 0.00023987367893110875148858899312939),
                ])
        elif index == 49:
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s111(
                    0.17470985430717311394573984855263,
                    0.040008155056936224332958516723801
                    ),
                _s111(
                    0.38696505716382622439800609577711,
                    0.0086624172314517809018104428858362
                    ),
                _s111(
                    0.12606093343540540718508978043096,
                    0.0013011091483538096627332303317969
                    ),
                _s21(0.17837301622963160245881203427969),
                _s111(
                    0.2839249520005005219395417313958,
                    0.2456285053783457921738284984191
                    ),
                _s111(
                    0.33024826933446234724512561532079,
                    0.25074163617360918924271554410812
                    ),
                _s21(0.072840653606011441774813462188164),
                _s111(
                    0.25604594106815780073777138683611,
                    0.0015097374938803929479736041384535
                    ),
                _s111(
                    0.26039531613447623317352912761836,
                    0.10898338021292514796399831696298
                    ),
                _s21(0.42898835563940702767222570315939),
                _s111(
                    0.17071269637934203790887148079842,
                    0.1019687169087760640187168122413
                    ),
                _s111(
                    0.37464405809512494610593895814093,
                    0.019772288574859819555146029474527
                    ),
                _s111(
                    0.4351684572939831291631867061549,
                    0.0013541852880936327570320832408324
                    ),
                _s111(
                    0.13909239122910394136601523091313,
                    0.087642852515997409655702444217936
                    ),
                _s111(
                    0.28015065430122799427420583288414,
                    0.078415578965199478061381269385937
                    ),
                _s111(
                    0.34633118742755955749897617750584,
                    0.062747772638091691181750340331695
                    ),
                _s21(0.38116883784557031451454556853725),
                _s111(
                    0.11424479335878181837937710081964,
                    0.0071057304538390595162377544408432
                    ),
                _s111(
                    0.26014778271440394776023321331883,
                    0.040890474228270071123057244761755
                    ),
                _s111(
                    0.33859545036972212866007943487871,
                    0.032494883027560273446852131597024
                    ),
                _s111(
                    0.44052494716069208892179906086833,
                    0.0087290442899361611375901598769119
                    ),
                _s111(
                    0.085723483740763625517886035193873,
                    0.0015747586640191503001195929682239
                    ),
                _s21(0.2007383675971185893151280851638),
                _s111(
                    0.28598408663977853085732770365976,
                    0.20153220553570834090461059975155
                    ),
                _s111(
                    0.30224306485270802342030074004581,
                    0.051418163514358964636240130086242
                    ),
                _s111(
                    0.1145574257288858714909092310646,
                    0.019028748823558390651663845244439
                    ),
                _s111(
                    0.21229643001953076269850900164246,
                    0.040788059207840106101969862343129
                    ),
                _s21(0.046278223175869237589549923778028),
                _s21(0.29714308886324797750314629443625),
                _s111(
                    0.14652842970990201245169282499374,
                    0.028514611896576519802821941965943
                    ),
                _s111(
                    0.37408164610882701375977555193828,
                    0.15370865861164023288218928312174
                    ),
                _s111(
                    0.081706830399755079405994477722645,
                    0.024605320384088840162325053186091
                    ),
                _s21(0.010842121769007150534725046286933),
                _s111(
                    0.2941474788808447090823091621213,
                    0.023535501929982482343332330885678
                    ),
                _s111(
                    0.17507036948265155472722787799839,
                    0.13771672126012072029272142434755
                    ),
                _s21(0.10285338166312913209054555371543),
                _s111(
                    0.047620537805773032444267523725112,
                    0.010975310089231762213865934431625
                    ),
                _s111(
                    0.31757248151332692463716126070082,
                    0.1604656572027247772116914906645
                    ),
                _s111(
                    0.28813805399507747519107650478994,
                    0.13294926773769973138990058674476
                    ),
                _s111(
                    0.26797088930329615007796561113548,
                    0.008754951231311353670281398617561
                    ),
                _s21(0.48417356341669489101694326843861),
                _s111(
                    0.23937905920302690614113799223895,
                    0.020743761983356521452348535612853
                    ),
                _s111(
                    0.19185327156970310253803935259433,
                    0.01976028968407493892033733395874
                    ),
                _s111(
                    0.38732424253418504153765474766158,
                    0.042939285776866986285250838623074
                    ),
                _s111(
                    0.35353241582841083999089927149662,
                    0.11789241815829039711701717133484
                    ),
                _s111(
                    0.052177489014856154906828555592733,
                    0.025374729462583658155644865632684
                    ),
                _s111(
                    0.32370211615131400594758217787274,
                    0.0935293820848459614364090960853
                    ),
                _s111(
                    0.37205936067484861776013353947085,
                    0.0019871034880730657811630942342162
                    ),
                _s111(
                    0.41369253460710497234793028784417,
                    0.10869019629350585534293618319367
                    ),
                _s111(
                    0.25086544364143718334668895740184,
                    0.17490233415096355473534193382083
                    ),
                _s111(
                    0.23684770353878356875409066779974,
                    0.06696591337164844954030779899705
                    ),
                _s111(
                    0.10995768304264821108381509267487,
                    0.040979133770732177318460744032073
                    ),
                _s111(
                    0.42973190289518155391801908130346,
                    0.024466415075845744605454960479233
                    ),
                _s111(
                    0.14376803743337255017665637597753,
                    0.056688088341008345204237954346032
                    ),
                _s111(
                    0.077410677998690816733404047343677,
                    0.0096524833615463131610528440437161
                    ),
                _s111(
                    0.15570600566534693897233724745043,
                    0.011099567627321117997169955187323
                    ),
                _s111(
                    0.3128533024496512905773479327589,
                    0.0019740717879364078996339861311026
                    ),
                _s111(
                    0.026090266138179864269261499439275,
                    0.01105886728057323507399589015529
                    ),
                _s111(
                    0.16567286081799158433167107427954,
                    0.0024625444223661337714248197094087
                    ),
                _s21(0.49326119556605273496159794202774),
                _s111(
                    0.074225754676311409846855961346731,
                    0.046395012982637350939376499713998
                    ),
                _s111(
                    0.028833917237014066202882056790053,
                    0.0020785999248741445544508967015953
                    ),
                _s111(
                    0.18682266067231509396444985771883,
                    0.068353296798321981662724994784735
                    ),
                _s111(
                    0.32708392818568737601342082534572,
                    0.010676304302980427864595576368219
                    ),
                _s111(
                    0.10389110343382679653355131076642,
                    0.069169283463613255295201153175359
                    ),
                _s111(
                    0.21553428824295463757262368797902,
                    0.10066880943464366221450450149799
                    ),
                _s21(0.40573247197552248683179918336621),
                _s111(
                    0.34315161302738998488799982276295,
                    0.20121793752844419256083933676968
                    ),
                _s111(
                    0.22240875872332544415389091604099,
                    0.14345324849263682159854043453268
                    ),
                _s111(
                    0.053480976914394243630846605195786,
                    0.0021251605376942635500295773332177
                    ),
                _s21(0.13042164492513155739074958008957),
                _s111(
                    0.43878896884502699425680059090761,
                    0.051422502449401989467464647761887
                    ),
                _s21(0.4614348056302962608030886921859),
                _s21(0.027573960243111313171581571411679),
                _s21(0.23184244537547400520409359685337),
                _s21(0.35172177662777146824478383066669),
                _s21(0.0022124213099818633010519716967457),
                _s111(
                    0.39193210137555588463970906804864,
                    0.078152632925578181728753668795839
                    ),
                _s111(
                    0.21108217989703460094137890828527,
                    0.0064969244459217452254521572818476
                    ),
                _s111(
                    0.011709857310951749891488305667151,
                    0.0020903064191528306423590100667678
                    ),
                _s21(0.49878956469151284312709763011092),
                _s111(
                    0.20638335375998988473074346596068,
                    0.00013986351814746797526502225778382
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(6, 0.0015179493827508213114659732947223),
                numpy.full(6, 0.0009640363088870214883579998184213),
                numpy.full(6, 0.00028135036653219960440760330724168),
                numpy.full(3, 0.0032298776744524847178047902458543),
                numpy.full(6, 0.0046862213374651167825630656646937),
                numpy.full(6, 0.0045178989983832158869339744370649),
                numpy.full(3, 0.0015790917860183804506508431780044),
                numpy.full(6, 0.00042641348129921866997375891535468),
                numpy.full(6, 0.0032468366301052171593609009764572),
                numpy.full(3, 0.0039309054788202352881917108092192),
                numpy.full(6, 0.0027113498937414436834843241034594),
                numpy.full(6, 0.0016327582269424586233004363566329),
                numpy.full(6, 0.00047903017617903526332649812576226),
                numpy.full(6, 0.0026002718294388297276002981325151),
                numpy.full(6, 0.0030738076620057483277061046405966),
                numpy.full(6, 0.0029878198502272939791152427799343),
                numpy.full(3, 0.0049958592249661608448166769280989),
                numpy.full(6, 0.00069259134967855788057321242474465),
                numpy.full(6, 0.0022641894958965860686532471750589),
                numpy.full(6, 0.0021683619372713905326688489832259),
                numpy.full(6, 0.0012603344824756224563404737737502),
                numpy.full(6, 0.00030192800544203797296835148081379),
                numpy.full(3, 0.0040779189028797265914562248451031),
                numpy.full(6, 0.0045616230274563116513731471352509),
                numpy.full(6, 0.0026431427639030697708258800897681),
                numpy.full(6, 0.0011314599292834434349353229611448),
                numpy.full(6, 0.0021088731883818778511348329688981),
                numpy.full(3, 0.0011717865482744910367339140286932),
                numpy.full(3, 0.0050840537579920432445421110557325),
                numpy.full(6, 0.0015608187011213255833546828062745),
                numpy.full(6, 0.0046308511124103565544815766148062),
                numpy.full(6, 0.0011648378245233953418983017287693),
                numpy.full(3, 0.00029099343979125299793735646969871),
                numpy.full(6, 0.0019078475871128063055909730738128),
                numpy.full(6, 0.003620735933035441771986005237527),
                numpy.full(3, 0.0024679826387392238910812958436766),
                numpy.full(6, 0.00060470591661133424986723710372684),
                numpy.full(6, 0.0044715780288225674533568785420637),
                numpy.full(6, 0.0043217865559445603325388004005922),
                numpy.full(6, 0.0011834459680028650438959826431482),
                numpy.full(3, 0.0024475548918751539996868099405226),
                numpy.full(6, 0.0017098461192591258043031422442127),
                numpy.full(6, 0.0015260667775319674130816907713276),
                numpy.full(6, 0.0027529020694635879528657889711598),
                numpy.full(6, 0.0043632272367912435199986099483834),
                numpy.full(6, 0.0009662853562325522268314130814568),
                numpy.full(6, 0.0037815526680686423619164800635178),
                numpy.full(6, 0.00060356931274693017588456011655511),
                numpy.full(6, 0.004255163960838959651364142063852),
                numpy.full(6, 0.004849053322409156023403933608078),
                numpy.full(6, 0.0030254918153351583666722842815792),
                numpy.full(6, 0.0018302659109491988291671863954219),
                numpy.full(6, 0.0023112911452724827762723890957858),
                numpy.full(6, 0.0022976181282931051426351159671405),
                numpy.full(6, 0.00077374260145531970790743802292086),
                numpy.full(6, 0.0011091107906632695132813104499629),
                numpy.full(6, 0.00059172800707874940161563541003125),
                numpy.full(6, 0.00046632907833982510514261674663255),
                numpy.full(6, 0.00050605451421417245451892205321647),
                numpy.full(3, 0.0016834711767858439565587456713885),
                numpy.full(6, 0.0015462052435902458077809739396969),
                numpy.full(6, 0.00022381677252706233778626171419472),
                numpy.full(6, 0.0029561851838939697150170697887149),
                numpy.full(6, 0.0014290418491702153822077169253153),
                numpy.full(6, 0.0021458693484175845449866560026665),
                numpy.full(6, 0.0035847674194569904228072183121255),
                numpy.full(3, 0.005365422540602800704617431316119),
                numpy.full(6, 0.0054527357782272263168610682616803),
                numpy.full(6, 0.0043816657756571581941513425296911),
                numpy.full(6, 0.00030717453596445567296367281998968),
                numpy.full(3, 0.0034992680317616632376625209719692),
                numpy.full(6, 0.0032381770164589147964246126866413),
                numpy.full(3, 0.0039600197915087516011590363123491),
                numpy.full(3, 0.00083195088890381481473975469357511),
                numpy.full(3, 0.0053644090708949186573259370221044),
                numpy.full(3, 0.006126773607554056538430828980122),
                numpy.full(3, 0.000064611429908450439856021862114718),
                numpy.full(6, 0.0041053828589275478155890999172918),
                numpy.full(6, 0.0010683587323421039182719089759252),
                numpy.full(6, 0.0001423198916149831062073835626988),
                numpy.full(3, 0.00078855516545326865646794205230635),
                numpy.full(6, 0.00016055847055223060984911012924419),
                ])
        else:
            assert index == 50
            self.bary = numpy.concatenate([
                _s21(0.25635586338479089235345337173654),
                _s111(
                    0.4433230868583420661077936032547,
                    0.00092245610607042072056740744921666
                    ),
                _s111(
                    0.025936893875790419143576184473258,
                    0.022437991262313005453542213083744
                    ),
                _s111(
                    0.24014410526326950653581197245268,
                    0.22279072829373281690334440934239
                    ),
                _s111(
                    0.13455261802664274627360994606217,
                    0.023120213970246226060924643867322
                    ),
                _s111(
                    0.045035572467331431764630960300307,
                    0.00085677979500894595451692790971656
                    ),
                _s111(
                    0.40871456656777191840753062400224,
                    0.0048086376608719361888044005854543
                    ),
                _s111(
                    0.17146345773998324858376269529448,
                    0.023493012359438530659159210605824
                    ),
                _s21(0.0016305781421461421964611794535412),
                _s111(
                    0.21010592470503317311765956803812,
                    0.093396647129363525216061396683746
                    ),
                _s111(
                    0.13929682011858504377154326138332,
                    0.041796636651148120260187447093626
                    ),
                _s111(
                    0.070382053912759211404055225007813,
                    0.049357311892861232034445516215324
                    ),
                _s21(0.49032686924845125981757877162256),
                _s111(
                    0.37260648815649406877202409079376,
                    0.15281410701216105481351354651187
                    ),
                _s111(
                    0.14791571727764409349538319733569,
                    0.065115429930621510027435127559073
                    ),
                _s111(
                    0.21402464358164372634133779332607,
                    0.023462143176020752343896396228687
                    ),
                _s111(
                    0.33026740305814401596755673571545,
                    0.052032278234411030684581762938457
                    ),
                _s111(
                    0.36998486354440394872232900383194,
                    0.0014945191055322731198374229304144
                    ),
                _s111(
                    0.067511569043336129124865214446112,
                    0.012043746934792498279581492829306
                    ),
                _s111(
                    0.43709884118009677128127146550562,
                    0.056684785543461209864012996533698
                    ),
                _s21(0.42258716850752065574380179381836),
                _s111(
                    0.41451222115778534700073832862263,
                    0.11486014204481563852540120841065
                    ),
                _s111(
                    0.36238051226892748752278385619202,
                    0.03126483618670886592836480199125
                    ),
                _s111(
                    0.31225128551120350696259703286246,
                    0.10224664014554168426180958006543
                    ),
                _s21(0.48057567643403007031974967915307),
                _s111(
                    0.39268932170368790006291715324816,
                    0.0483493018730728789062023861195
                    ),
                _s111(
                    0.026063854162288056346783051110947,
                    0.0099795769296426198913762769870566
                    ),
                _s111(
                    0.39839099584495546366329878616841,
                    0.083912940769928322505597427470674
                    ),
                _s111(
                    0.045880391320914956012098757134895,
                    0.0067281317012842103784308347222412
                    ),
                _s111(
                    0.25109830786516684924025834614286,
                    0.17730802483236840760881691737914
                    ),
                _s111(
                    0.183136933934611227877808741766,
                    0.042684087735085587651488525166963
                    ),
                _s111(
                    0.35404630327836232396485273668492,
                    0.074392768040038105189286099484577
                    ),
                _s111(
                    0.29921098711016716046469861225902,
                    0.24356894779703624729137644759716
                    ),
                _s111(
                    0.2908392329854116760501913204993,
                    0.076391569745987766072814759903787
                    ),
                _s111(
                    0.1861461318533069878290004207922,
                    0.12422458966888609555403404458714
                    ),
                _s111(
                    0.13362717497122467011448385130779,
                    0.0097790083705654904827843134073224
                    ),
                _s111(
                    0.06897633514821163925285036071902,
                    0.027943202048164079602502648106399
                    ),
                _s111(
                    0.26149101926980808607752870902388,
                    0.024808268510852052812559478835895
                    ),
                _s111(
                    0.043979456059116789067485804775854,
                    0.021126000427883826331613590940522
                    ),
                _s111(
                    0.24695723170731077076966773274437,
                    0.068149870254045245645421810008183
                    ),
                _s111(
                    0.19160730297984118595948069852465,
                    0.068795306900434617649547086511681
                    ),
                _s111(
                    0.31739598230853128042332616534552,
                    0.15635347712002139067957877191837
                    ),
                _s111(
                    0.39383930629984276059039306480199,
                    0.01578877113567470023880440670988
                    ),
                _s111(
                    0.31814466821278573006120272006377,
                    0.023446407967230234678882038916882
                    ),
                _s111(
                    0.28036448755799682750738931599361,
                    0.13592981347138613297816191027361
                    ),
                _s111(
                    0.22997573008415667745763318386899,
                    0.044695597013042020722419665438548
                    ),
                _s111(
                    0.34948812503713508382673551996045,
                    0.24605625068915952949434249373866
                    ),
                _s111(
                    0.096408357906222464877197346187873,
                    0.010763472737716835342197623887545
                    ),
                _s111(
                    0.10033800796659960653906435074785,
                    0.026797769725969450261905800938793
                    ),
                _s111(
                    0.28943784308397893210759283405063,
                    0.19990165663953924196040799420904
                    ),
                _s21(0.4595867718244118790760372825268),
                _s111(
                    0.17861645395509190959079769361239,
                    0.0096597928476049357604609869895832
                    ),
                _s21(0.11333323413507438418364497906229),
                _s111(
                    0.28615392263125203165445781094914,
                    0.043616289025622319606539499667131
                    ),
                _s111(
                    0.2293288959608979256854774739612,
                    0.0096337955497693002589136330274757
                    ),
                _s111(
                    0.35421289616647160920903580523351,
                    0.11645700215175254837476126565884
                    ),
                _s111(
                    0.34494449154498538698237514319401,
                    0.0094768771491044251917721765961197
                    ),
                _s111(
                    0.431673230823553892961330163352,
                    0.02796661629599724814584848814553
                    ),
                _s111(
                    0.22079722375183962932663549554841,
                    0.14726584419679686065993682661439
                    ),
                _s21(0.010939013064663018058015508903292),
                _s111(
                    0.15317283509768431426472684421849,
                    0.0018705669110342341426443222489978
                    ),
                _s21(0.078646361951399820046024272098613),
                _s111(
                    0.0091986167658109381134941756174822,
                    0.0020671401785266431228719998747056
                    ),
                _s111(
                    0.023545234257410343061622497195595,
                    0.0020063808420237499453300191212904
                    ),
                _s111(
                    0.34572847971846620948741398821291,
                    0.1965919922795322893721792930149
                    ),
                _s111(
                    0.25016930881215731352596628009597,
                    0.10747886610223062197660508749046
                    ),
                _s111(
                    0.25554986260163291921787392056505,
                    0.0018618093532656415646868207114604
                    ),
                _s111(
                    0.10329343526262501435355623158876,
                    0.05020729259155965149799405162955
                    ),
                _s21(0.1702588823641314358072673446768),
                _s111(
                    0.11348277919054020264668708516045,
                    0.079098766756874565359854851785091
                    ),
                _s111(
                    0.202001519139572872108006224181,
                    0.0018288696800150928796266146998579
                    ),
                _s21(0.1996334593368172280383502393609),
                _s111(
                    0.15540729334166614108614591495978,
                    0.097498460674939456244633031191421
                    ),
                _s111(
                    0.28373312584990880800207002163612,
                    0.010271042737936499112420844970971
                    ),
                _s21(0.40066893254883004766449626095416),
                _s21(0.14061387405638423652463649160293),
                _s111(
                    0.11013761071196110862096690113627,
                    0.0019450667745236041442457725518546
                    ),
                _s21(0.35119036444541556070870347215726),
                _s21(0.042250362515138067157622417020802),
                _s111(
                    0.31162698639629240760918445839735,
                    0.0020127149292620447855048635533134
                    ),
                _s21(0.49868389831205793232488510274182),
                _s111(
                    0.4560656275499565553771507565422,
                    0.0098798242146205913479393294910199
                    ),
                _s21(0.29647986751297095527472829692039),
                _s111(
                    0.07405907467985092181313317616693,
                    0.0022261525470100421399714648358003
                    ),
                ])
            self.weights = numpy.concatenate([
                numpy.full(3, 0.0033286951747132279123492864983453),
                numpy.full(6, 0.00034732815949247716775761110709498),
                numpy.full(6, 0.00030005010190990768147692126332646),
                numpy.full(6, 0.0027304020592297865721122567792925),
                numpy.full(6, 0.0011329714517846248235723081876289),
                numpy.full(6, 0.00013652184099670511056952042535743),
                numpy.full(6, 0.00076937606678432250468879499764765),
                numpy.full(6, 0.0012969731946121357422045151897163),
                numpy.full(3, 0.000036593224246369764117276863414231),
                numpy.full(6, 0.0028058551621104313785063896117009),
                numpy.full(6, 0.0017088242229934075069894095813209),
                numpy.full(6, 0.0014835269432186778403695422530588),
                numpy.full(3, 0.0016513963572791381733831138207843),
                numpy.full(6, 0.0042541944332406005438980600721035),
                numpy.full(6, 0.0021977995867183790800425034996552),
                numpy.full(6, 0.0015485819478916375812737756528323),
                numpy.full(6, 0.0026032805301535696135328744321822),
                numpy.full(6, 0.00046617026410325438787372176076813),
                numpy.full(6, 0.00065757715637351260925303268337316),
                numpy.full(6, 0.0027864654094993725771943691572702),
                numpy.full(3, 0.004259096678191470414522102679138),
                numpy.full(6, 0.0041296569531416851894730156362364),
                numpy.full(6, 0.0021542829173274647003494295251102),
                numpy.full(6, 0.003475952201671089115896281707904),
                numpy.full(3, 0.0024242799574098931250056610943746),
                numpy.full(6, 0.0027066142543970948994776510136556),
                numpy.full(6, 0.0003857792869821268431829777993308),
                numpy.full(6, 0.0034396664292256190303443713927315),
                numpy.full(6, 0.00043802693709037091369961704263301),
                numpy.full(6, 0.0044060145278102687123499153063631),
                numpy.full(6, 0.0020175008084553776352123506022532),
                numpy.full(6, 0.0032382786045496547235654495167762),
                numpy.full(6, 0.0046662107991939713663350642014653),
                numpy.full(6, 0.0031592258177548723781412807006987),
                numpy.full(6, 0.0034735845184462476910072280690917),
                numpy.full(6, 0.00089539288040979812704666584412168),
                numpy.full(6, 0.001080478483625377330560219489673),
                numpy.full(6, 0.0018129744491099434327540980517936),
                numpy.full(6, 0.00076515713048633167868677672775288),
                numpy.full(6, 0.0028576817042790386648379351112937),
                numpy.full(6, 0.0026558120905516908801336776112557),
                numpy.full(6, 0.0044774376211064567033958341483738),
                numpy.full(6, 0.0016535172612734334805128299877321),
                numpy.full(6, 0.0019449896357145405264029362687799),
                numpy.full(6, 0.0040545175807175370268042844227495),
                numpy.full(6, 0.0023471970098679356791737946264535),
                numpy.full(6, 0.005419796681891528521952310932314),
                numpy.full(6, 0.00082141911555617243433300051895105),
                numpy.full(6, 0.0013331230747819641329418490748497),
                numpy.full(6, 0.0046726023038406813431924015852921),
                numpy.full(3, 0.0035827112110621060024809133149837),
                numpy.full(6, 0.0010473492443510246753163540590247),
                numpy.full(3, 0.0027795988004446621224959331897008),
                numpy.full(6, 0.0025570128208941351724792655059087),
                numpy.full(6, 0.0011537659281314454307887463422756),
                numpy.full(6, 0.0042237575830890532674535071698789),
                numpy.full(6, 0.0013374175145030963635916919741648),
                numpy.full(6, 0.0023814233045742072462775016255997),
                numpy.full(6, 0.0042828524520190392122940883462578),
                numpy.full(3, 0.00029995218691480666052959252395431),
                numpy.full(6, 0.00044069395853764165813923075585858),
                numpy.full(3, 0.0020678716670797737633981001897741),
                numpy.full(6, 0.00011564525775079982244294178161948),
                numpy.full(6, 0.00018242510180398216544034175162022),
                numpy.full(6, 0.005135115847268768004534510408375),
                numpy.full(6, 0.0039050557101546513702065538883118),
                numpy.full(6, 0.00052821755983390689324171425704485),
                numpy.full(6, 0.0018990634758470579055735050333984),
                numpy.full(3, 0.0040277109885183108159818424750644),
                numpy.full(6, 0.0023340593121636970794674024480338),
                numpy.full(6, 0.00048267067797968960872305841256777),
                numpy.full(3, 0.0045706738891261794937934566702863),
                numpy.full(6, 0.0032490194493213969887464643881846),
                numpy.full(6, 0.0013197669167676519743129401063918),
                numpy.full(3, 0.005165355927453872464227868822851),
                numpy.full(3, 0.0034852633534526555897586509106253),
                numpy.full(6, 0.0003967292610444128373299498762537),
                numpy.full(3, 0.0058568144539184509563857892539525),
                numpy.full(3, 0.0011989487838384482035290357824589),
                numpy.full(6, 0.00058559344102113444885270994252071),
                numpy.full(3, 0.00074932205410521045063207466063199),
                numpy.full(6, 0.0014007748847511846907649392824895),
                numpy.full(3, 0.0057736389035923078386875324785005),
                numpy.full(6, 0.00037050554881417209197128012650276),
                ])

        self.degree = index
        self.points = self.bary[:, 1:]
        return
